在Java中处理用户反馈，可以使用以下几种推荐算法：
基于内容的过滤（Content-Based Filtering）：这种方法主要根据用户过去喜欢的项目特征（如电影的类型、书籍的主题等）来推荐相似的项目。首先，需要构建一个用户-项目特征矩阵，然后计算待推荐项目与用户过去喜欢项目的相似度，最后将相似度高的项目推荐给用户。
协同过滤（Collaborative Filtering）：这种方法主要根据用户过去喜欢的项目以及其他用户对这些项目的喜好程度来推荐项目。协同过滤可以分为两种主要方法：
矩阵分解（Matrix Factorization）：这种方法主要将用户-项目特征矩阵分解为两个低秩矩阵（用户和项目的隐向量），然后通过最大化用户和项目之间的相似度来预测用户对项目的评分。常用的矩阵分解算法有奇异值分解（SVD）和梯度下降。
关联规则学习（Association Rule Learning）：这种方法主要根据用户过去喜欢的项目以及其他用户对这些项目的喜好程度来发现项目之间的关联关系，从而推荐与用户过去喜欢的项目相关联的项目。常用的关联规则学习算法有Apriori和FP-Growth。
深度学习（Deep Learning）：这种方法主要利用神经网络模型（如卷积神经网络、循环神经网络和自编码器等）来提取用户和项目的高层次特征，然后根据这些特征来推荐项目。深度学习在处理大规模数据集和高维特征空间时具有很好的性能。
在实际应用中，可以根据具体需求和数据量选择合适的推荐算法。同时，也可以将多种推荐算法结合起来，使用集成学习的方法来提高推荐的准确性和多样性。