分类技术---二分网络上的链路预测数据挖掘上机

数据挖掘的上机实验，包括文档和代码，是用c++实现的，用于电影推荐。 本实验通过6040个用户对3952部电影的100多万条评价，利用基于网络结构的链路预测算法，使用二分法模型，将用户和产品看成抽象的节点，把用户对产品的选择关系构建成二部图，以此预测用户潜在喜爱的电影，将排序靠前的电影推荐给该用户，并预测其准确性。

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
using namespace std;
double crr[6041][3953];
double crrt[3953][6041];
double drr[3953][3953];
double err[6041][3953];
int arr[6041];
int brr[3953];
//vector user[6041];
int main（）
{
    int a b c;
    double sum x y w;
    vector::iterator iter;
    memset（arr 0 sizeof（arr））;
    memset（brr 0 sizeof（brr））;
    memset（crr 0 sizeof（crr））;
    memset（crrt 0 sizeof（crrt））;
    //for（int i = 0; i < 6041; i++）{
    //    user[i].clear（）;
    //}
    FILE *fp = fopen（“ratings.txt“ “r“）;
    while（!feof（fp）） {
        fscanf（fp “%d %d %d\n“ &a &b &c）;
        arr[a]++;
        brr[b]++;
        crrt[b][a] = 1;
        if（c > 3） {
           // user[a].push_back（b）;
           crr[a][b] = 1;
        }
    }
    fclose（fp）;
    //FILE *fpt = fopen（“w.txt“ “a“）;
    for（int i = 1; i <= 3952; i++） {
        for（int j = 1; j <= 3952; j++） {
            sum = 0;
            for（int z = 1; z <= 6040; z++） {
                /*iter = find（user[z].begin（） user[z].end（） i）;
                if（iter != user[i].end（））
                    x = 1;
                else
                    x = 0;
                iter = find（user[z].begin（） user[z].end（） j）;
                if（iter != user[i].end（））
                    y = 1;
                else
                    y = 0;*/
                sum += crr[z][i]*crr[z][j]/arr[z];
            }
            if（brr[j] == 0）
                w = 0;
            else
                w = sum / brr[j];
            drr[i][j] = w*100000;
            //cout << w*100000 << endl;
            //fprintf（fpt “%.0f “ w*100000）;
        }
        //fprintf（fpt “\n“）;
    }
    //fclose（fpt）;
    for（int i = 1; i < 6041; i++） {
        for（ int j = 1; j < 3953; j++） {
                err[i][j] = 0;
            for（int z = 1; z < 3953; z++） {
               err[i][j] += drr[j][z] * crrt[z][i];
            }
        }
    }
    FILE *fpt = fopen（“ww.txt“ “a“）;
    for（int i = 1; i < 6041; i++） {
        for（int j = 1; j < 3953; j++） {
            fprintf（fpt “%.0f “ err[i][j]）;
        }
        fprintf（fpt “\n“）;
    }
    fclose（fpt）;
    return 0;
}

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2018-05-04 23:36  数据挖掘第一次上机报告—16030147001—钱宇珊\
     文件        2304  2018-05-03 20:59  数据挖掘第一次上机报告—16030147001—钱宇珊\movie.cpp
     文件         241  2018-04-14 16:26  数据挖掘第一次上机报告—16030147001—钱宇珊\movie.py
     文件    12553665  2018-04-14 16:26  数据挖掘第一次上机报告—16030147001—钱宇珊\ratings.txt
     文件         156  2018-05-04 23:38  数据挖掘第一次上机报告—16030147001—钱宇珊\readme.txt
     文件        1353  2018-05-04 23:02  数据挖掘第一次上机报告—16030147001—钱宇珊\recommend.cpp
     文件         244  2018-05-03 20:29  数据挖掘第一次上机报告—16030147001—钱宇珊\reconmend.py
     文件        1346  2018-05-04 23:21  数据挖掘第一次上机报告—16030147001—钱宇珊\verify.cpp
     文件    34029595  2018-04-17 22:34  数据挖掘第一次上机报告—16030147001—钱宇珊\w.txt
     文件       55704  2018-05-04 23:31  数据挖掘第一次上机报告—16030147001—钱宇珊\数据挖掘第一次.docx