基于标签的用户协同算法python

# coding=utf-8
# -*- coding=utf-8 -*-
#见185
import math
import sys
import imp
import datetime
from texttable import Texttable
import random
import pprint pickle


#
#   使用 |A&B|/sqrt（|A || B |）计算余弦距离
#
#
#
def calcCosDistSpe（user1 user2）:
    avg_x = 0.0
    avg_y = 0.0
    for key in user1:
        avg_x += key[1]
    avg_x = avg_x / len（user1）

    for key in user2:
        avg_y += key[1]
    avg_y = avg_y / len（user2）

    u1_u2 = 0.0
    for key1 in user1:
        for key2 in user2:
            if key1[1] > avg_x and key2[1] > avg_y and key1[0] == key2[0]:
                u1_u2 += 1
    u1u2 = len（user1） * len（user2） * 1.0
    sx_sy = u1_u2 / math.sqrt（u1u2）
    return sx_sy


#
#   计算余弦距离
#
#
def calcCosDist（user1 user2）:
    sum_x = 0.0
    sum_y = 0.0
    sum_xy = 0.0
    for key1 in user1:
        for key2 in user2:
            if key1[0] == key2[0]:
                sum_xy += key1[1] * key2[1]
                sum_y += key2[1] * key2[1]
                sum_x += key1[1] * key1[1]

    if sum_xy == 0.0:
        return 0
    sx_sy = math.sqrt（sum_x * sum_y）
    return sum_xy / sx_sy


#
#
#   相似余弦距离
#
#
#
def calcSimlaryCosDist（user1 user2）:
    #print（user1）
    #print（user2）
    sum_x = 0.0
    sum_y = 0.0
    sum_xy = 0.0
    avg_x = 0.0
    avg_y = 0.0
    for key in user1:#user1的评分
        avg_x += key[1]
    avg_x = avg_x / len（user1）
    for key in user2:
        avg_y += key[1]
    avg_y = avg_y / len（user2）

    for key1 in user1:
        for key2 in user2:
            if key1[0] == key2[0]:
                sum_xy += （key1[1] - avg_x） * （key2[1] - avg_y）
                sum_y += （key2[1] - avg_y） * （key2[1] - avg_y）
        sum_x += （key1[1] - avg_x） * （key1[1] - avg_x）

    if sum_xy == 0.0:
        return 0
    sx_sy = math.sqrt（sum_x * sum_y）
    return sum_xy / sx_sy

def calcSimlaryCosDist1（user1 user2）:
    #print（user1）
    #print（user2）
    sum_x = 0.0
    sum_y = 0.0
    sum_xy = 0.0
    avg_x = 0.0
    avg_y = 0.0
    for key in user1:#user1的评分
        #print（key）
        avg_x += key[1]
    avg_x = avg_x / len（user1）
    for key in user2:
        avg_y += key[1]
    avg_y = avg_y / len（user2）

    for key1 in user1:
        for key2 in user2:
            if key1[0] == key2[0]:
                sum_xy += （key1[1] - avg_x） * （key2[1] - avg_y）
                sum_y += （key2[1] - avg_y） * （key2[1] - avg_y）
        sum_x += （key1[1] - avg_x） * （key1[1] - avg_x）
    #print（sum_xy）
    return sum_xy

#该函数根据余弦相似度计算的
def calcSimlaryCosDist2（users1user2）:
    #[（174 5） （259 4） （308 5） （603 4）]
     n=0#user1和user2共同的项目
     #print（users1）
     for item1 in users1:
         for item2 in user2:
             if item1[0]==item2[0]:
                 n+=1
     return n/math.sqrt（len（user2）*len（users1））n

#基于余弦的相似度计算
def calcSimlaryCosDist3（users1user2）:
    #[（174 5） （259 4） （308 5） （603 4