满二叉树的二分K-means聚类并行推荐算法

public class BinaryKMeansTree {  
  
    private Node root; // 根节点  
    private int maxDepth; // 最大树深度  
    private double minClusterCohesion; // 簇内凝聚度阈值  
  
    // 构造函数  
    public BinaryKMeansTree(int maxDepth, double minClusterCohesion) {  
        this.maxDepth = maxDepth;  
        this.minClusterCohesion = minClusterCohesion;  
        // 随机初始化根节点  
        root = initializeRootNode(...);  
    }  
  
    // 初始化根节点（略）  
    private Node initializeRootNode(...) {  
        // ...  
    }  
  
    // 构建满二叉树  
    public void buildBinaryTree() {  
        // 使用递归或队列进行层次遍历  
        Queue<Node> queue = new LinkedList<>();  
        queue.add(root);  
          
        while (!queue.isEmpty()) {  
            Node currentNode = queue.poll();  
              
            if (shouldSplit(currentNode)) { // 判断是否满足分裂条件  
                Node[] children = splitCluster(currentNode); // 分裂簇  
                queue.addAll(Arrays.asList(children));  
                currentNode.setChildren(children); // 设置子节点  
            }  
            // ... 其他逻辑，如达到最大深度则停止分裂  
        }  
    }  
  
    // 判断是否满足分裂条件（根据簇内凝聚度或树深度）  
    private boolean shouldSplit(Node node) {  
        // ...  
    }  
  
    // 分裂簇（应用K-means算法，K=2）  
    private Node[] splitCluster(Node node) {  
        // ...  
    }  
  
    // 其他方法，如用户分配、并行推荐预测等（略）  
}  
  
// Node 类表示树中的一个节点  
class Node {  
    // 簇中心点、簇内数据、子节点等  
    // ...  
}

public class RecommendationSystemExperiment {  
  
    private BinaryKMeansTree tree;  
    private MapReduceFramework mapReduce; // 假设的MapReduce框架接口  
  
    // 构造函数、数据加载、预处理等方法（略）  
  
    // 运行实验  
    public void runExperiment() {  
        // 构建满二叉树  
        tree.buildBinaryTree();  
  
        // 用户分配  
        assignUsersToClusters(tree, users); // 假设的users列表  
  
        // 并行推荐预测  
        List<RecommendationResult> results = mapReduce.runParallelRecommendations(tree, users);  
  
        // 评估结果  
        evaluateResults(results, ...); // 使用准确率、召回率等指标  
  
        // 可扩展性测试（略）  
    }  
  
    // 用户分配方法（略）  
    private void assignUsersToClusters(BinaryKMeansTree tree, List<User> users) {  
        // ...  
    }  
  
    // 评估结果方法（略）  
    private void evaluateResults(List<RecommendationResult> results, ...) {  
        // ...  
    }  
}