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华北科技学院毕业设计
6.3 R语言与Java语言
Java语言提供了R应用的REngine.jar和RServerEngine.jar包，用于Java中使
用R语言。下面使用简单的例子来介绍RSever的使用：
1. 需要在R软件中下载RServe包，然后加载包，调用函数启动RServe 2. 在Java端导入REngine.jar和RServerEngine.jar 3. 在Java端应用如下函数
this.rc=new RConnection();
rc.eval(\
String s=\System.out.println(\读取代码\rc.voidEval(s);
REXP title=rc.eval(\
其中this.rc=new RConnection()用于R服务器的连接，
rc.eval(\用于加载R代码，rc.voidEval(s)用于在R服务器端运行R代码，REXP title=rc.eval(\\\\\\\用于数据的返回，其中的iconv函数用于编码的转换，否则可能在传输过程中出现乱码现象。
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参考文献
[1]王珊.数据库与数据库管理系统.第1版.北京:电子工业出版社,1995
[2]赵子江,王丹.数据库原理与SQL SERVER应用.第2版.北京:机械工业出版社，2006 [3]张丹.R的极客理想-工具篇.第1版.北京:机械工业出版社，2014 [4]李明.R语言与网站分析.第1版.北京:机械工业出版社，2014
[5]Yanchang Zhao. R and Data Mining Examples and Case Studies.第1版.北京:机械工业出版社,2014
[6]耿祥义,张跃平,Java大学实用教程.第3版.北京:电子工业出版社，2013
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致谢
在本文结束之际，我要特别感谢我的指导老师谭立云老师。谭老师学识渊博、为人真诚，他在我大学学习期间给了我许多教诲。本文从选题的确定，论文的写作、修改到最后定稿得到了谭老师的悉心指导，提出了许多宝贵建议，而且提供了大量的书籍资料。特别是他多次主动询问进程，为我指点迷津，帮助我开拓思路，精心点拨，热忱鼓励。他严肃的教学态度，严谨的治学精神，精益求精的工作作风深深地感染和激励着我，使我终身受益。在此，谨向谭老师致以诚挚的谢意和崇高的敬意。
此外，感谢其他诸位老师的谆谆教导，感谢谭立云老师对我学习上的点拨。同时，还要感谢在大学四年中所有帮助我的人，也要感谢在论文写作过程中，帮助过我、并且共同奋斗四年的大学同学们，与他们的讨论和他们提出的诸多建议帮助我解决了很多难题，使得论文能够顺利完成。衷心感谢我的家人。在漫长的求学生涯中，我的每一份成长和进步都离不开他们的支持。
另外，需要感谢一个素未谋面的老师，也就是《R的极客理想—工具篇》的作者，张丹老师。感谢他通过邮件给予的悉心指导。
最后，再次衷心地向所有在我论文写作过程中给予过我支持、帮助与关怀的各位老师、同学、亲友表以诚挚的谢意！
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附录
1.R代码
library(RODBC) odbcDataSources()
conn=odbcConnect(\
sql=\train.data=sqlQuery(conn,sql)
names(train.data)=c(\odbcClose(conn)
train.data=train.data[1:1000,] #数据处理
value=rep(1,length(train.data$reader)) train.data=cbind(train.data,value) library(reshape)
user.item.matrix=cast(train.data,reader~book,value=value,fill=0,fun.aggregate=length)#重点代码 row.names(user.item.matrix)=user.item.matrix[,1] user.item.matrix=user.item.matrix[,-1]
#用book之间的相关系数，计算距离矩阵 sim_cor=cor(user.item.matrix) distance=-log((sim_cor/2)+0.5)
colnames(distance)=colnames(user.item.matrix) rownames(distance)=colnames(user.item.matrix) #计算用户和物品的关系成度
knn.userid.item=function(userid,itemid,user.item.matrix,distance,k=25){ item.index=which(rownames(distance)==as.character(itemid)) k.nearest.item.index=order(distance[item.index,])[2:(k+1)]
k.nearest.itemid=as.numeric(rownames(distance)[k.nearest.item.index]) sum(user.item.matrix[as.character(userid),as.character(k.nearest.itemid)])/k }
#计算书目关系程度。。。
knn.book.item=function(itemid,user.item.matrix,distance,k=10){ item.index=which(rownames(distance)==as.character(itemid)) k.nearest.item.index=order(distance[item.index,])[2:(k+1)]
k.nearest.itemid=as.numeric(rownames(distance)[k.nearest.item.index]) k.nearest.itemid }
#选拔最近距离
knn.itembase=function(userid,user.item.matrix,distance,k=25,return.item.num=10){ knn.userid=0
for(i in 1:nrow(distance)){
knn.userid[i]=knn.userid.item(userid,rownames(distance)[i],user.item.matrix,distance,k=k) }
return.itemid=rownames(distance)[order(knn.userid,decreasing=T)]#itemid的反向查找，值得考虑(向量排序之后，它的索引号是不变的)
return.itemid=setdiff(return.itemid,colnames(user.item.matrix)[which(user.item.matrix[as.character(userid),]!=1)])
return.itemid[1:return.item.num] }
#热门书籍
hotbook=function(){ library(RODBC) odbcDataSources()
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