在电商系统中，使用协同过滤（Collaborative Filtering）算法来根据用户的浏览历史推荐商品是一种常见的方法。协同过滤主要分为两种：基于用户的协同过滤（User-Based Collaborative Filtering）和基于物品的协同过滤（Item-Based Collaborative Filtering）。在这个例子中，我们将重点介绍基于物品的协同过滤，并根据用户的浏览历史来推荐商品。 基于物品的协同过滤简介基于物品的协同过滤算法的核心思想是：如果用户喜欢某个物品，那么他也可能喜欢与这个物品相似的其他物品。因此，我们需要计算物品之间的相似度，并根据用户浏览过的物品来推荐相似的物品。 步骤数据收集：收集用户的浏览历史。计算物品相似度：使用某种相似度度量方法（如余弦相似度、皮尔逊相关系数等）来计算物品之间的相似度。生成推荐列表：根据用户浏览过的物品和物品之间的相似度，生成推荐列表。代码实现以下是一个简单的Java实现示例，用于演示如何基于用户的浏览历史使用协同过滤算法推荐商品。 数据结构定义首先，我们定义一些基本的数据结构来存储用户的浏览历史和物品之间的相似度。 import java.util.*; UserBrowsingHistory { private final Map