MyMediaLiteJava推荐方法

我在MyMediaLiteJava中发现了这一点( 在gitHub上）是不推荐的方法，因为它在该推荐程序的C#版本中。 例如，在C#MyMediaLite文档中，随机推荐程序是方法

推荐（int user\u id，int n=-1，ICollectionignore\u items=null，ICollectioncandidate\u items=null）

，但在Java版本中没有这样的方法。。或者我错过了什么
我只想尝试至少随机获得推荐的项目
我还尝试将推荐方法从C#重新编写为JAVA，但对我来说这有点太难了，因为我不知道一些C#与JAVA的相似之处。我将在这里推荐C#上的方法代码，也许我会得到一些建议

public virtual System.Collections.Generic.IList<Tuple<int, float>> Recommend(
        int user_id, int n = -1,
        System.Collections.Generic.ICollection<int> ignore_items = null,
        System.Collections.Generic.ICollection<int> candidate_items = null)
    {
        if (candidate_items == null)
            candidate_items = Enumerable.Range(0, MaxItemID - 1).ToList();
        if (ignore_items == null)
            ignore_items = new int[0];

        System.Collections.Generic.IList<Tuple<int, float>> ordered_items;

        if (n == -1)
        {
            var scored_items = new List<Tuple<int, float>>();
            foreach (int item_id in candidate_items)
                if (!ignore_items.Contains(item_id))
                {
                    float score = Predict(user_id, item_id);
                    if (score > float.MinValue)
                        scored_items.Add(Tuple.Create(item_id, score));
                }
            ordered_items = scored_items.OrderByDescending(x => x.Item2).ToArray();
        }
        else
        {
            var comparer = new DelegateComparer<Tuple<int, float>>( (a, b) => a.Item2.CompareTo(b.Item2) );
            var heap = new IntervalHeap<Tuple<int, float>>(n, comparer);
            float min_relevant_score = float.MinValue;

            foreach (int item_id in candidate_items)
                if (!ignore_items.Contains(item_id))
                {
                    float score = Predict(user_id, item_id);
                    if (score > min_relevant_score)
                    {
                        heap.Add(Tuple.Create(item_id, score));
                        if (heap.Count > n)
                        {
                            heap.DeleteMin();
                            min_relevant_score = heap.FindMin().Item2;
                        }
                    }
                }

            ordered_items = new Tuple<int, float>[heap.Count];
            for (int i = 0; i < ordered_items.Count; i++)
                ordered_items[i] = heap.DeleteMax();
        }

        return ordered_items;
    }

public virtual System.Collections.Generic.IList建议(
int user_id，int n=-1，
System.Collections.Generic.ICollection ignore_items=null，
System.Collections.Generic.ICollection候选者_items=null）
{
if（候选项==null）
候选项=Enumerable.Range（0，MaxItemID-1）.ToList（）；
if（忽略_项==null）
忽略_项=新整数[0]；
System.Collections.Generic.IList订购的\u项；
如果（n==-1）
{
var评分项目=新列表（）；
foreach（候选项中的int item\u id）
如果（！ignore_items.Contains（item_id））
{
浮动分数=预测（用户id、项目id）；
如果（分数>浮点值）
添加（Tuple.Create（item_id，score））；
}
ordered_items=得分的_items.OrderByDescending（x=>x.Item2.ToArray（）；
}
其他的
{
var comparer=新的DelegateComparer（（a，b）=>a.Item2.CompareTo（b.Item2））；
var heap=新的间隔堆（n，比较器）；
浮动最小相关分数=浮动最小值；
foreach（候选项中的int item\u id）
如果（！ignore_items.Contains（item_id））
{
浮动分数=预测（用户id、项目id）；
如果（分数>最小相关分数）
{
添加（Tuple.Create（item_id，score））；
如果（heap.Count>n）
{
heap.DeleteMin（）；
最小相关分数=heap.FindMin（）.Item2；
}
}
}
ordered_items=新元组[heap.Count]；
对于（int i=0；i

您是否尝试就此联系作者？没有，尚未尝试。我应该试试吗？如果有人知道，为什么他们在Java版本中遗漏了这个方法，那么是那些人决定这么做的，对吧？你有没有试着联系作者？没有，没有尝试过。我应该试试吗？如果有人知道，为什么他们在Java版本中忽略了这个方法，那么是那些人决定这么做的，对吗？