基于物品的协同过滤推荐算法 c++实现 源码

基于邻域推荐算法中，基于物品的协调过滤推荐算法 itemCF 的visual c++ 的实现代码，MovieLens数据集。

#include “math.h“
#include “string.h“
#include “stdlib.h“ 
#include “stdio.h“
#include “iostream.h“
#include “time.h“         //使用当前时钟做种子



FILE *fp;
const int usersum = 6040;
const int itemsum = 3952;
const int N = 10;
char datasetfile[100] = “E:\\mytest\\ratings.dat“; 
int train[itemsum][usersum]={0};	//训练集合user item rate矩阵
int test[itemsum][usersum]={0};    //测试集合user item rate矩阵
double trainuseritem[usersum][itemsum]={0.0};//训练集合user item 兴趣程度 矩阵
int recommend[usersum][N]={0};  //为每个用户推荐N个物品
struct simi
{
	double value; //相似值 
	int num;	 //相似物品号 
};
simi simiItem[itemsum][itemsum]; //排序后的相似性矩阵

//第一步，拆分数据集为测试集test和训练集train，其中1/m为测试集取不同的k<=m-1值 在相同的随即种子下可得到不同的测/训集合
int SplitData（int m int k）;
//寻找数据集每条记录对应的用户号和物品号
int Buf_UIR（char* bufint* user int* item）;
double Simility（int* ItemA int* ItemB）;    //第二步，计算物品之间的相似性，获得物品相似性矩阵
int sort（double* simArr simi* simStruct）; //第三步，物品相似性矩阵排序（根据相似性由高到低排序）
double getUserLikeItem（int iint jint k）; //第四步，得到用户i对物品j预测兴趣程度，利用k个最近邻来计算
int getRecommend（）;                       //第五步，通过物品兴趣程度，推荐前N个
double Recall（）;                           //第六步，计算召回率、准确率和覆盖率
double Precision（）;
double Coverage（）;
double Diversity（double **a）;//计算多样性

int main（）
{
	int ij;
	double recallprecisioncoveragediversity;
	int k;        //去用户的k个最近邻居来计算推荐物品
	printf（“请输入取最近邻居做计算的个数：k=“）;
	scanf（“%d“&k）;
    //1.初始化数据集
	SplitData（81）; //随即分配1/8为测试集，其他为训练集
    //输出初始化的矩阵	
	/*
	for （i=0;i<5;i++）
 	{
 		cout<<“Item“< 		for （j=0;j<100;j++）
 		{
 			cout< 		}
 		cout< 	}
	*/

	//动态分配内存空间给用物品相似性矩阵
	double **itemsim;
	itemsim = （double**）malloc（sizeof（double*）*itemsum）;
    for（i=0; i	{
        itemsim[i] = （double*）malloc（sizeof（double）*itemsum）;
    }
	//2.计算物品之间相似性，得到相似性矩阵
	for （i=0;i	{
		for （j=0;j		{
			itemsim[i][j] = Simility（train[i]train[j]）;
		}
	}
	//输出物品相似性矩阵	
	/*
	for （i=0;i<5;i++）
 	{
 		cout<<“Item“< 		for （j=0;j<100;j++）
 		{
 			cout< 		}
 		cout< 	}
	*/

	//3.物品相似度由高到低排序
	for （i=0;i	{
		//cout<<“Item“<		sort（itemsim[i]simiItem[i]）;
		//cout<	}
    //输出排序后的物品相似性矩阵
	/*
	for（i=0;i<5;i++）
	{
		cout<<“item“<		for（j=0;j<100;j++）
		{
			cout<		}
		cout<	}
    */
    //4.得到用户对物品兴趣程度的矩阵
	for（i=0;i	{
		for（j=0;j		{
			if（train[j][i]==0）            //如果用户i对物品j没有过行为，才计算i对j的预测兴趣程度
		    	trainuseritem[i][j]=getUserLikeItem（ijk）;
		}
	}
	//输出用户对物品兴趣的矩阵
	/*
	for （i=0;i<5;i++）
 	{
 		cout<<“User“< 		for （j=0;j<100;j++）
 		{
 			cout< 		}
 		cout< 	}
	*/

	//5.通过物品兴趣程度，推荐前N个
	getRecommend（）;
	//输出推荐矩阵
	for （i=0;i<5;i++）
 	{
 		cout<<“User“< 		for （j

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2012-11-25 18:45  Item-CF实验结果\
     文件      410624  2012-11-12 13:42  Item-CF实验结果\Item-CF实验结果.doc
     文件      588288  2012-11-22 20:47  Item-CF实验结果\ItemCF流程图.doc
     目录           0  2012-11-25 18:44  Item-CF实验结果\mytest\
     目录           0  2012-11-25 18:44  Item-CF实验结果\mytest\Debug\
     文件      282666  2012-11-10 16:21  Item-CF实验结果\mytest\Debug\test1.exe
     文件      961300  2012-11-10 16:21  Item-CF实验结果\mytest\Debug\test1.ilk
     文件       30862  2012-11-10 17:04  Item-CF实验结果\mytest\Debug\test1.obj
     文件      309284  2012-11-10 12:59  Item-CF实验结果\mytest\Debug\test1.pch
     文件      730112  2012-11-10 15:23  Item-CF实验结果\mytest\Debug\test1.pdb
     文件        9033  2012-10-28 15:35  Item-CF实验结果\mytest\Debug\testfile.obj
     文件      214016  2012-11-10 17:04  Item-CF实验结果\mytest\Debug\vc60.idb
     文件       94208  2012-11-10 17:04  Item-CF实验结果\mytest\Debug\vc60.pdb
     目录           0  2012-11-25 18:44  Item-CF实验结果\mytest\Release\
     文件     2016256  2012-11-09 14:10  Item-CF实验结果\mytest\Release\test1.bsc
     文件       69632  2012-11-10 18:24  Item-CF实验结果\mytest\Release\test1.exe
     文件       11576  2012-11-10 18:24  Item-CF实验结果\mytest\Release\test1.obj
     文件      313040  2012-11-10 16:31  Item-CF实验结果\mytest\Release\test1.pch
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     文件    24594131  2003-02-28 15:53  Item-CF实验结果\mytest\ratings.dat
     文件       10252  2012-11-10 17:00  Item-CF实验结果\mytest\test1.cpp
     文件        3389  2012-11-10 17:04  Item-CF实验结果\mytest\test1.dsp
     文件         516  2012-11-10 18:31  Item-CF实验结果\mytest\test1.dsw
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