基于项目的协同过滤算法-matla

使用matlab实现item-based collaborative filtering，实验数据集为movielens100k。

%利用Adjusted Cosine法计算电影a和b的相似度
%这个算法虽然可以求出相似度矩阵，但是有个问题就是，当共同评价电影a和b的用户
%只有一个的时候，结果只有两种可能，即1或者是-1。这就需要在找邻居时要避免选择
%这些情况的相似度电影。
function Sim_ab=Similarity_ab（score_matrixab）
%找出所有评价所电影a和b的用户集合（标号）
temp=score_matrix（:a）&score_matrix（:b）;
P_ab=find（temp）;
P_ab=P_ab‘;%用行向量存储所有评价电影a和b的用户
%end
%% 利用Adjusted Cosine法计算相似度
if isempty（P_ab）
    Sim_ab=0;
else
    [~temp]=size（P_ab）;%共同评价电影a和b的用户的数目
    %[~number_movies]=size（score_matrix）;
    sum1=0;
    sum2=0;
    sum3=0;
    for i=1:temp %注意此处的temp已经不是数组了
        [~m]=size（find（score_matrix（P_ab（i）:）~=0））;%计算该用户评价的电影个数
        sum_score=sum（score_matrix（P_ab（i）:）2）;%用户对所有电影的总评分
        aver_score=sum_score/m;
        sum1=sum1+（score_matrix（P_ab（i）a）-aver_score）*（score_matrix（P_ab（i）b）-aver_score）;
        sum2=sum2+（score_matrix（P_ab（i）a）-aver_score）^2;
        sum3=sum3+（score_matrix（P_ab（i）b）-aver_score）^2;
    end
    if sum2==0||sum3==0
        Sim_ab=0;
    else
        Sim_ab=sum1/sqrt（sum2*sum3）;
    end
end

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

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     文件        643  2015-09-18 11:19  ItembaseCF__u1\ml-100k\mku.sh

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     文件         36  2015-09-18 11:19  ItembaseCF__u1\ml-100k\u.info

     文件     236344  2015-09-18 11:19  ItembaseCF__u1\ml-100k\u.item

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     文件       1202  2015-04-25 20:24  ItembaseCF__u1\Similarity_ab.m

     文件    9392887  2015-10-29 22:41  ItembaseCF__u1\SimilitudItems.mat

     文件       3168  2015-10-29 22:53  ItembaseCF__u1\testRead.m

     文件    1586544  2001-03-09 02:33  ItembaseCF__u1\u1.base

     文件     392629  2001-03-09 02:32  ItembaseCF__u1\u11.test

     目录          0  2016-03-14 21:55  ItembaseCF__u1\ml-100k

     目录          0  2016-03-14 21:55  ItembaseCF__u1

............此处省略3个文件信息