答案：基于标签匹配、用户行为协同过滤和热度加权的混合策略实现Java博客推荐系统。首先通过文章标签交集计算相似度，使用Stream筛选并排序推荐；其次利用用户浏览记录构建Map映射，找出相似用户进行行为推荐；最后结合标签匹配度与浏览量热度得分，加权生成综合推荐列表，并建议封装为独立服务、引入缓存与预计算以优化性能。
在Java中开发一个简易的博客文章推荐算法，核心目标是根据用户行为或文章特征，为用户推荐他们可能感兴趣的内容。这个过程不需要复杂的机器学习模型，通过基础的数据结构和简单的相似度计算就能实现初步效果。
基于内容的推荐：利用文章标签匹配
最直接的方式是根据文章的标签（tags）进行推荐。每篇文章可以有多个标签，比如“Java”、“Spring”、“后端”。当用户阅读某篇文章时，系统查找其他具有相同或相似标签的文章进行推荐。
实现思路如下：
- 定义一个Article类，包含id、title、content、tags等字段
- 使用Set
存储标签，便于去重和集合操作 - 计算两篇文章的标签交集数量，交集越大，相似度越高
- 对当前文章，遍历所有其他文章，按标签重合度排序，取前N篇作为推荐
示例代码片段：
立即学习“Java免费学习笔记（深入）”；
public Listreturn allArticles.stream()
.filter(article -> !article.getId().equals(current.getId()))
.sorted((a1, a2) -> {
int intersection1 = (int) a1.getTags().stream().filter(current.getTags()::contains).count();
int intersection2 = (int) a2.getTags().stream().filter(current.getTags()::contains).count();
return Integer.compare(intersection2, intersection1); // 降序
})
.limit(5)
.collect(Collectors.toList());
}
基于用户行为的协同过滤雏形
如果系统记录了用户的浏览历史，可以构建更个性化的推荐。例如，统计用户A看过文章X和Y，用户B也看过X和Y，那么可以把A看过的另一篇文章Z推荐给B。
这种思路属于用户-物品协同过滤的简化版。在Java中可以用Map结构快速实现：
- 用Map
> 记录每个用户浏览过的文章ID - 对当前用户，找出与其浏览记录重叠最多的其他用户
- 将那些用户看过但当前用户没看过的文章推荐出来
注意处理数据稀疏问题，设置最小共同浏览数阈值，避免误推。
结合热度的混合推荐策略
纯个性化可能冷启动困难，新文章没人看就永远推不出去。加入热度因素能平衡新老内容。
可以给每篇文章维护一个浏览计数，在推荐得分中加入热度权重：
score = 标签匹配度 * 0.6 + 热度分 * 0.4热度分可做简单归一化，比如当前浏览量除以最高浏览量。Java中可用AtomicInteger或ConcurrentHashMap保证线程安全更新计数。
项目结构与优化建议
实际项目中，建议将推荐逻辑封装成独立服务，比如RecommendationService，提供getRecommendations(userId, articleId)接口。
- 使用Spring Boot快速搭建REST接口
- 数据可先存在内存或Redis，避免频繁查库
- 定时任务预计算热门文章或用户相似度，提升响应速度
- 日志记录推荐结果和点击反馈，便于后续迭代
随着数据增长，可引入TF-IDF计算标签权重，或用余弦相似度替代简单交集，进一步提升准确率。
基本上就这些。不复杂但容易忽略的是数据清洗和去噪——比如过滤掉“测试”、“demo”类标签，避免干扰推荐质量。
