Java应用中的实时推荐系统：基于Graph Embedding的算法实现 大家好，今天我们来聊聊如何在Java应用中构建一个基于Graph Embedding的实时推荐系统。推荐系统在现代互联网应用中扮演着至关重要的角色，它可以帮助用户发现他们可能感兴趣的内容，提高用户粘性和平台的商业价值。 传统的推荐算法，例如协同过滤，通常面临着冷启动问题和稀疏性问题。而Graph Embedding技术，通过将用户和物品映射到低维向量空间，可以有效地缓解这些问题，并且能够更好地捕捉用户和物品之间的复杂关系。 一、Graph Embedding算法的理论基础 Graph Embedding，顾名思义，是将图结构数据嵌入到低维向量空间的一种技术。其核心思想是将图中的节点表示成向量，使得在原始图中相似的节点在向量空间中也具有相似的向量表示。 在推荐系统中，我们可以构建用户-物品交互图。在这个图中，用户和物品都是节点，用户与他们交互过的物品之间存在边。Graph Embedding算法的目标就是学习每个用户和物品的向量表示，使得向量之间的相似度能够反映用户对物品的偏好程度。 常用的Graph Embed …