//TheSingleton.h
@interface TheSingleton : NSObject

+(instancetype) sharedInstance;

+(instancetype) alloc __attribute__((unavailable("alloc not available, call sharedInstance instead")));
-(instancetype) init __attribute__((unavailable("init not available, call sharedInstance instead")));
+(instancetype) new __attribute__((unavailable("new not available, call sharedInstance instead")));
-(instancetype) copy __attribute__((unavailable("copy not available, call sharedInstance instead")));

@end

最主要的就是jni.h文件了。

User CF 和 Item CF 都依赖于相似度的计算，因为只有通过衡量用户之间或物品之间的相似度，才能找到用户的"邻居"，才能完成推荐。上文简单的介绍了相似性的计算，但不完全，下面就对常用的相似度计算方法进行详细的介绍：

1. 基于皮尔森相关性的相似度 Pearson correlation-based similarity

皮尔森相关系数反应了两个变量之间的线性相关程度，它的取值在[-1, 1]之间。当两个变量的线性关系增强时，相关系数趋于1或-1；当一个变量增大，另一个变量也增大时，表明它们之间是正相关的，相关系数大于0；如果一个变量增大，另一个变量却减小，表明它们之间是负相关的，相关系数小于0；如果相关系数等于0，表明它们之间不存在线性相关关系。