对于Java程序员来说，学习推荐算法是一个涉及多方面知识和技能的过程。以下是一些关键的语言、框架和技术，需要掌握或了解：
一、语言基础
Java语言是学习推荐算法的基础。Java语言具有简单、面向对象、分布式、解释性、可靠、安全、结构中立性、可移植性、高性能、多线程、动态性等特性，非常适合于企业网络和Internet环境。作为Java程序员，需要熟练掌握Java的语法、面向对象编程、集合框架、多线程编程等基础知识，以及Java Web开发的相关技术，如Servlet、JSP等。
二、推荐算法基础
了解推荐算法的原理：推荐算法是基于用户的行为、兴趣以及物品的特征等信息，为用户生成个性化的推荐列表。需要了解常见的推荐算法，如基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等，以及它们的原理和实现方式。
掌握数据预处理技术：数据预处理是推荐算法中的重要环节，包括数据清洗、数据转换、特征提取等。需要掌握如何使用Java进行数据处理和分析，以及如何使用常用的数据处理库，如Apache Commons CSV、OpenCSV等。
三、机器学习框架
在Java中实现推荐算法时，通常会使用一些开源的机器学习框架。以下是一些常用的Java机器学习框架：
Weka：Weka是一个用于数据挖掘和机器学习的开源软件。它提供了丰富的算法和数据预处理工具，可以用于分类、回归、聚类、关联规则挖掘等多种任务。Weka具有图形化界面和命令行界面，方便用户进行操作和实验。
Apache Mahout：Apache Mahout是一个专门用于构建可扩展的机器学习应用程序的开源框架。它提供了多种分布式算法，可以用于分类、聚类、推荐等多种任务。Mahout支持Hadoop等大数据处理平台，可以处理大规模数据集。
DL4J（DeepLearning4j）：DL4J是一个用于深度学习的开源框架，它支持在Java和Scala等语言上进行深度学习模型的构建和训练。DL4J提供了丰富的神经网络层类型和训练算法，可以用于图像识别、语音识别、自然语言处理等多种任务。在推荐系统中，DL4J可以用于构建基于深度学习的推荐模型。
四、大数据处理技术
推荐算法通常需要处理大规模的数据集，因此需要掌握一些大数据处理技术。以下是一些常用的Java大数据处理技术：
Hadoop：Hadoop是一个用于处理大规模数据集的分布式计算框架。它提供了分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程模型，可以用于存储和处理海量数据。Hadoop支持多种编程语言，包括Java。
Spark：Spark是一个快速、通用的大规模数据处理引擎。它提供了内存计算、流处理、SQL查询、机器学习等多种功能，可以用于构建高性能的数据处理应用程序。Spark支持Java、Scala、Python等多种编程语言，并提供了丰富的API和库。
在Spark中，MLlib是一个专门用于机器学习的库，它提供了多种分布式机器学习算法，可以用于分类、回归、聚类、协同过滤等多种任务。在推荐系统中，可以使用Spark MLlib来实现协同过滤推荐等算法。
五、实践经验和项目经验
除了掌握上述语言、框架和技术外，还需要通过实践经验和项目经验来巩固和提升推荐算法的能力。可以参与一些实际的推荐系统项目，了解推荐系统的设计和实现过程，掌握如何根据具体业务需求选择合适的推荐算法和模型，并进行优化和调整。
同时，也可以参加一些机器学习竞赛或挑战，与其他开发者交流和分享经验，不断提升自己的能力和水平。
综上所述，作为Java程序员学习推荐算法需要掌握Java语言基础、推荐算法基础、机器学习框架、大数据处理技术等方面的知识和技能，并通过实践经验和项目经验来巩固和提升能力。
∈是指元素与集合的关系，例如3∈{1,2,3,4,5}
⊆是指集合与集合的关系，例如{1,2,3}⊆{1,2,3,4,5}。
1、JAVA推荐算法框架
参考：https://blog.csdn.net/qq_38140936/article/details/139564511
2、深度学习unet语义分割
参考：https://blog.csdn.net/qq_40280673/article/details/127449624
3、深度学习DeepLab语义分割
参考：https://blog.csdn.net/fanxuelian/article/details/85145558
4、python视觉算法学习，从0到识别
1、标注图片（使用labelme工具标注、或者网页开发标注后生成xml）
2、使用yolo框架训练数据集（https://blog.csdn.net/dundunmm/article/details/144538936）
3、通过opencv加载yolo模型实时监测（https://blog.csdn.net/dgvv4/article/details/122451178）
4、使用unet做图像语义分割
5、通过slam框架与雷达、摄像头测距（https://blog.csdn.net/gwplovekimi/article/details/119711762，https://blog.csdn.net/steamedobun/article/details/141932225，https://github.com/Ewenwan/MVision）
5、python用户画像算法
参考：https://blog.csdn.net/qq_42034590/article/details/137405240
参考：https://blog.csdn.net/weixin_45366499/article/details/113844975
参考：https://blog.csdn.net/Dalu_1226/article/details/136724295
6、python推荐算法
参考：https://blog.csdn.net/qq_42912425/article/details/138750588
协同过滤算法之基于用户的推荐：https://blog.csdn.net/wickedvalley/article/details/80095007
协同过滤算法之基于物品的推荐：https://blog.csdn.net/wickedvalley/article/details/79927699
用户和物品推荐合集：https://blog.csdn.net/qq_26274961/article/details/117881061
7、NLP自然语言处理 之 分词库
8、Implicit：基于隐式反馈(点击，点赞，浏览，收藏，评论)的协同过滤的推荐系统
库介绍：https://blog.csdn.net/gitblog_01175/article/details/143851599
推荐：https://blog.csdn.net/weixin_42608414/article/details/90319447
推荐2 模型降噪：https://blog.csdn.net/m0_52122378/article/details/116886965
9、图数据库Neo4j
推荐：https://blog.csdn.net/Myx74270512/article/details/128593713
10、推荐算法 从头到尾 的案例
完整推荐：https://dsjmyx.blog.csdn.net/article/details/129147862
推荐（粗）：https://blog.csdn.net/Myx74270512/article/details/135980523
