在J2EE框架下开发智能推荐系统，可以使用一些现有的开源框架和工具来加快开发过程并提高系统性能。以下是一些常用的工具和框架：
Apache Mahout：Apache Mahout是一个开源的机器学习库，提供了一些常用的推荐算法实现，如协同过滤、基于内容的推荐等。可以结合J2EE框架使用，快速实现智能推荐功能。
Apache Spark：Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，可以用来处理大规模的数据集。结合Spark MLlib库，可以实现大规模数据的推荐算法，并与J2EE框架集成。
Spring Framework：Spring Framework是一个强大的企业级开发框架，提供了IoC容器、AOP等功能，可以帮助开发人员更快速地开发应用程序。可以结合Spring MVC、Spring Data等模块，实现智能推荐系统的开发。
Hibernate：Hibernate是一个流行的ORM框架，可以方便地将Java对象映射到数据库表，提供持久化支持。结合Hibernate可以更方便地操作数据库，存储和管理推荐系统的数据。
Redis：Redis是一个高性能的内存数据库，可以用来缓存推荐结果、用户行为数据等，提高系统响应速度。结合Jedis等Java客户端库，可以将Redis与J2EE框架集成。
通过结合以上工具和框架，可以更方便地开发J2EE框架下的智能推荐系统，提高系统性能和开发效率。
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