1).读入数据,将数据用user_brands存起来,同时建立userid_id,再建立id_brands 2).遍历id_brands得到物品-用户倒排表brand_ids,根据倒排表得到用户的相似矩阵sim_mat 3).为每个用户推荐产品:   3.1).求用户u买过的brand和所有brand的差集得到用户u没有买过的物品集合brand_unused;   3.2).用户u对每一个没用过的物品i的兴趣p(u,i):     3.2.1).找到与用户u最近的k个用户     对于每一个没用过的物品i:     3.2.2).找出这k个用户中对物品i有过行为的用户v[]√     3.2.3).将用户u和v[j]的兴趣相似度累加   3.3).取前m个最感兴趣的brand推荐给用户; 代码:UCF.cc(用户协同过滤核心代码):#include #include #include #include #include #include #include #include #include #include -IMDN开发者社群-imdn.cn"> 1).读入数据,将数据用user_brands存起来,同时建立userid_id,再建立id_brands 2).遍历id_brands得到物品-用户倒排表brand_ids,根据倒排表得到用户的相似矩阵sim_mat 3).为每个用户推荐产品:   3.1).求用户u买过的brand和所有brand的差集得到用户u没有买过的物品集合brand_unused;   3.2).用户u对每一个没用过的物品i的兴趣p(u,i):     3.2.1).找到与用户u最近的k个用户     对于每一个没用过的物品i:     3.2.2).找出这k个用户中对物品i有过行为的用户v[]√     3.2.3).将用户u和v[j]的兴趣相似度累加   3.3).取前m个最感兴趣的brand推荐给用户; 代码:UCF.cc(用户协同过滤核心代码):#include #include #include #include #include #include #include #include #include #include  - IMDN开发者社群-imdn.cn">
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C++实现基于用户的协同过滤

于 2023-03-01 发布 文件大小:115.91 kB
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代码说明:

算法过程:1).读入数据,将数据用user_brands存起来,同时建立userid_id,再建立id_brands  2).遍历id_brands得到物品-用户倒排表brand_ids,根据倒排表得到用户的相似矩阵sim_mat  3).为每个用户推荐产品:      3.1).求用户u买过的brand和所有brand的差集得到用户u没有买过的物品集合brand_unused;      3.2).用户u对每一个没用过的物品i的兴趣p(u,i):          3.2.1).找到与用户u最近的k个用户          对于每一个没用过的物品i:          3.2.2).找出这k个用户中对物品i有过行为的用户v[]√          3.2.3).将用户u和v[j]的兴趣相似度累加      3.3).取前m个最感兴趣的brand推荐给用户;  代码:UCF.cc(用户协同过滤核心代码):#include  #include  #include  #include  #include  #include  #include  #include  #include  #include  

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