要提高Java推荐系统的推荐质量，可以采取以下几种方法：
数据预处理与特征工程：对原始数据进行清洗、去重、归一化等预处理操作，提取有意义的特征供推荐算法使用。这有助于提高推荐算法的准确性和效率。
选择合适的推荐算法：根据业务场景和数据特点选择合适的推荐算法。常见的推荐算法有协同过滤（基于用户的协同过滤、基于物品的协同过滤）、矩阵分解、深度学习（如神经网络）等。可以尝试多种算法并将它们组合使用，以提高推荐质量。
个性化推荐：利用用户的历史行为、兴趣偏好等信息，为用户提供个性化的推荐。例如，可以为用户推荐与其兴趣相似的其他用户喜欢的物品，或者为用户推荐与其历史行为相似的物品。
上下文感知推荐：考虑用户所处的上下文环境，如时间、地点、设备等，为用户提供更加精准的推荐。例如，在用户浏览某一类商品时，可以推荐与该类商品相关的其他商品。
实时推荐：利用实时数据处理技术，如Apache Kafka、Apache Flink等，实现实时推荐。这样可以确保用户获取到最新的推荐结果，提高用户体验。
评估与优化：定期对推荐系统的性能进行评估，如准确率、召回率、覆盖率等指标。根据评估结果对推荐算法进行优化，以提高推荐质量。
A/B测试：通过A/B测试对比不同推荐算法或参数设置的效果，从而找到最佳的推荐方案。
用户反馈机制：引入用户反馈机制，让用户对推荐结果进行评价。根据用户的反馈不断优化推荐算法，提高推荐质量。