この記事の主な研究は、次のように、データ（データの前処理）のマッチングと結合によるJavaプログラミングです。
データの説明
次のプログラムでは、データを次の形式で組み合わせます。
このテーブルの各行は、ユーザーIDとユーザーの特性を表します。その中で、ユーザーには1つの機能ベクトルのみがあります。つまり、最初の列は繰り返されません。
このテーブルの最初の列はユーザーのIDを表し、2番目の列はユーザーが監視する映画を表し、3番目の列はユーザーの映画のスコア（1-13ポイント）を表し、4番目の列は映画のユーザーのスコアを表しますが、スコア範囲は1〜5ポイントです。
問題の説明
データを前処理するとき、2番目のテーブルにユーザー特性を追加する方法は？実際、この方法は非常に簡単です。 2番目のテーブルのユーザーIDを最初のテーブルのユーザーIDと一致させるだけです。マージの結果を下の図に示します。
データプロセッサ
パッケージ取引; java.io.bufferedReader; Import java.io.file; Import java.io.fileinputStream; Import java.io.io.ioexception; Import java.io.inputStreamReader; Import java.math.math.bigdecimal; Import Java.util.hasmap; Import Java.util.util.hasmap; Java.util.List;/**著者：Qian Yang、Management of Management of Management of Technology* Email：[email protected]*/public class getPuser {public static List <string> readdocs（string docspath、string code）throws ioexception {buffered readerter = new bufferedereder（new bufferedreleder（new bufferedreader（New Bufferederter） file（docspath））、code）） while（（s = reader.readline（））！= null）{userproductscore.add（s）;} reader.close（）; return userproductscore;} public static hashmap <string、string> mapread（string docspath1、string code1）throws ioexception {bufferedredereder1 = new buffereder1 = new buffereder1 = new buffereder1 = buffereder1 = FileInputStream（new file（docspath1））、code1））; string s1 = null; hashmap <string> userfeaturemap = new hashmap <string、string>（）; i ++）{bigdecimal db = new bigdecimal（arr [i]）; string ii = db.toplainstring（）; feature+= ii+"";} userfeaturemap.put（s1.split（ "/t"）[0]、feature）;} reader1.close（）; userproductscore、hashmap <string、string> userfeaturemap）throws ioexception {list <string> userscoreandfeature = new arraylist <>（）; user_id = userproductscore.get（i）.split（ "/t"）[0]; // get user feature string userfeature = userfeaturemap.get（user_id）; userscoreandfeature.add（userproductscore.get（i）+"/t"+userfeature）; system.out.println（i）+"/t"+userfeature）;} return usercoreandfeature;} public voex; {// 2つのテキストリスト<string> userproductscore = readdocs（ "data/train/ydata-ymovies-user-movie-ratings-train-v1_0.0.0.txt"、 "gbk"）; hashmap、string、string> userfeaturemap = mapread（ "data/yahoo.txt" match（userproductscore、userfeaturemap）;}}
要約します
上記は、データインスタンス分析のマッチングと組み合わせ（データの前処理）を介したJavaプログラミングに関するすべてです。私はそれが誰にでも役立つことを願っています。興味のある友人は、このサイトの他の関連トピックを引き続き参照できます。欠点がある場合は、それを指摘するためにメッセージを残してください。このサイトへのご支援をありがとうございました！