在Java中，提高推荐算法的实时性可以通过以下几种方法：
使用高效的数据结构：选择合适的数据结构对于提高算法的实时性至关重要。例如，使用哈希表（HashMap）而不是数组来存储和查找数据，因为哈希表的查找时间复杂度为O(1)，而数组为O(n)。
优化数据结构：对于实时性要求较高的场景，可以考虑使用优先队列（PriorityQueue）来存储和处理数据，以便更快地获取最高优先级的元素。
使用缓存技术：将常用的数据和计算结果缓存起来，以减少重复计算的时间。例如，可以使用Java的缓存库（如Ehcache、Guava Cache等）来实现缓存功能。
并行计算：利用多核处理器的优势，将计算任务分解为多个子任务并行执行。Java提供了多线程编程的支持，可以使用线程池（ExecutorService）来管理线程资源。
分布式计算：对于大规模数据处理，可以考虑使用分布式计算框架（如Apache Hadoop、Apache Spark等）来将计算任务分散到多个节点上执行，从而提高实时性。
增量式更新：对于实时性要求较高的推荐算法，可以考虑使用增量式更新方法，只更新发生变化的部分，而不是重新计算整个数据集。
近似算法：在某些场景下，可以使用近似算法来降低计算复杂度，从而提高实时性。例如，可以使用局部敏感哈希（LSH）等技术来实现近似最近邻搜索。
选择合适的算法：根据具体的应用场景和需求，选择合适的推荐算法。例如，对于实时性要求较高的场景，可以选择基于用户行为的协同过滤算法（如矩阵分解、隐语义模型等）。
优化代码：编写高效的代码，避免不必要的计算和内存分配。可以使用性能分析工具（如VisualVM、JProfiler等）来分析和优化代码。
硬件升级：如果软件优化已经无法满足实时性要求，可以考虑升级硬件，例如使用更快的CPU、更多的内存和更快的存储设备等。