在Java中，推荐算法可以通过多种方式实现，包括使用开源的机器学习库。以下是一些推荐的算法和相应的库：
协同过滤（Collaborative Filtering） 基于用户的协同过滤（User-based Collaborative Filtering）
基于物品的协同过滤（Item-based Collaborative Filtering）
内容推荐（Content-based Recommendation）
使用用户的历史行为和物品的内容信息（如标签、属性、文本描述等）来生成推荐。
深度学习推荐算法
使用深度学习库如DL4J（DeepLearning4j）进行实现。
其他推荐算法
加权推荐：
根据特征权重计算总和，推荐得分高的物品。
混合加权推荐：结合多种推荐算法的结果进行推荐。
在Java中实现这些算法时，可以使用以下开源库：
Apache Mahout：提供了多种推荐算法实现，包括协同过滤和内容推荐。
Weka：一个流行的机器学习库，支持多种数据挖掘和数据分析任务。
DL4J：专注于深度学习的Java库，适合实现复杂的推荐系统。
Spark MLlib：用于在Apache Spark集群上运行机器学习算法。
选择合适的算法和库取决于具体的应用场景和需求。例如，如果需要处理大规模数据集，可能会选择使用Spark MLlib进行分布式计算。如果需要快速原型开发，可能会选择使用Weka或DL4J。