要提高Java推荐算法的准确性，可以采取以下几种方法：
数据预处理：对原始数据进行清洗、去重、归一化等预处理操作，以减少噪声数据对推荐结果的影响。
特征工程：提取有意义的特征，例如用户的行为数据、物品的特征等，以便更好地捕捉用户的兴趣和物品的属性。可以使用特征选择、特征提取等方法来优化特征。
选择合适的推荐算法：根据具体场景和数据特点选择合适的推荐算法，例如协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等。可以尝试多种算法并将它们组合使用，以提高推荐准确性。
模型训练与优化：使用机器学习、深度学习等方法训练推荐模型，并通过交叉验证、网格搜索等技术对模型进行调优，以找到最佳的参数组合。
实时更新：随着用户行为数据的不断变化，推荐算法需要实时更新以适应新的情况。可以使用在线学习、增量学习等方法来实现模型的实时更新。
评估与反馈：定期评估推荐算法的准确性，并根据评估结果对算法进行调整。可以使用A/B测试、离线评估等方法来衡量推荐效果。
用户画像与个性化：根据用户的行为数据和兴趣偏好，构建用户画像，为用户提供更加个性化的推荐。
多样性与新颖性：在推荐结果中引入多样性和新颖性，以避免推荐结果过于单一，从而提高用户满意度。
利用外部信息：结合其他相关数据源（如社交媒体、搜索引擎等）来提高推荐准确性。
系统集成与部署：将推荐算法集成到实际系统中，并对其进行部署和监控，以确保推荐效果的稳定性和可靠性。