Java 实现一种推荐算法

好的，我想用Java实现一个协作过滤算法，类似于Netflix或StumbleUpon的推荐算法，但是我不确定我是否应该在数据库上进行所有计算（皮尔逊相关、预测计算等），或者是否应该加载所有必要的数据并用Java进行算法

我认为在java中这样做的主要缺点是我必须加载所有数据，相反，我认为在数据库中这样做会导致非常复杂、容易出错的查询

每种可能性还有哪些优点或缺点

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我正在实现的算法可以找到。

虽然我还没有阅读算法的所有细节，但出于几个原因，我倾向于用代码实现实际的算法。首先，您可能可以利用经过良好测试的这些算法的现有实现（或至少部分实现）。正如您所提到的，将此逻辑添加到数据库可能会很复杂，并且更难测试。此外，如果更改存储引擎或格式，代码可能会与数据库紧密耦合，从而难以重用

如果使用java执行算法，则必须从数据库中读取数据，这可能会导致内存中出现大量数据。不过，您需要确保这不会成为一个限制因素-您需要一次读取所有数据（这意味着在某个时候RAM将成为一个限制），还是可以将数据分块并并行化操作？如果你可以并行化算法的部分，用java编写代码（或者你选择的任何语言）将使数据更容易拆分（如果问题符合框架，你甚至可以考虑使用Map /Read框架——这里我还没有读过算法细节）。 一般来说，我会尝试将业务逻辑排除在数据库之外