#include?“math.h“
#include?“string.h“
#include?“stdlib.h“?
#include?“stdio.h“
#include?“iostream.h“
//#include?“time.h“?????????//使用當前時鐘做種子


FILE?*fp;
const?int?usersum?=?6040;
const?int?itemsum?=?3952;
const?double?alpha?=?0.8;
const?int?N?=?10;
char?datasetfile[100]?=?“E:\\mytest\\ratings.dat“;?
int?train[usersum][itemsum]={0};	//訓練集合user?item?rate矩陣
int?test[usersum][itemsum]={0};????//測試集合user?item?rate矩陣
int?recommend[usersum][N]={0};??//為每個用戶推薦N個物品


//第一步，拆分數據集為測試集test和訓練集trainuser，其中1/m為測試集取不同的k<=m-1值?在相同的隨即種子下可得到不同的測/訓集合
int?SplitData（int?m?int?k）;
//尋找數據集每條記錄對應的用戶號和物品號
int?Buf_UIR（char*?bufint*?user?int*?item）;
//第二步，通過測試集得到top-N=10的推薦列表
void?getrecommend（）;
void?getrecommendlist（int?usernum?double*?item）;?//為用戶usernum推薦N個物品
void?getitem（double*?item?int?user?int*?a）;??//從用戶user開始游走，游走之后將每個物品節點被訪問概率存放在以item為首地址的數組中
//第三步，計算召回率、準確率和覆蓋率
double?Recall（）;??????????????????????????
double?Precision（）;
double?Coverage（）;

int?main（）
{
	int?ij;
	double?recallprecisioncoverage;
	SplitData（81）;?//隨即分配1/8為測試集，其他為訓練集
????//輸出初始化的矩陣	
??/*	
	for?（i=0;i<5;i++）
?	{
?		cout<<“User“<?		for?（j=0;j<100;j++）
?		{
?			cout<?		}
?		cout<?	}
*/

	//通過物品興趣程度，推薦前N個
	getrecommend（）;
	//輸出推薦矩陣
	for?（i=0;i<50;i++）
?	{
?		cout<<“User“<?		for?（j=0;j?		{
?			cout<?		}
?		cout<?	}

????recall=Recall（）;	//計算召回率
	printf（“召回率recall=%lf?“recall）;
	precision=Precision（）;//計算準確率
	printf（“準確率precision=%lf?“precision）;
	coverage=Coverage（）;//計算覆蓋率
????printf（“覆蓋率precision=%lf?“coverage）;

	return?1;
}

//拆分數據集為測試集test和訓練集train，其中1/m為測試集取不同的k<=m-1值?在相同的隨即種子下可得到不同的測/訓集合
int?SplitData（int?m?int?k）
{
	fp=fopen（datasetfile“r“）;
	char?tmpbuf[100];		//暫存文件一行記錄
	int?usernum;
	int?itemnum;

	if?（!fp）
	{
		cout<<“open?datasetfile?failed“;
		return?1;
	}
	else
	{
//		srand（（unsigned）time（NULL））;??????????????????//設置當前時間為隨機種子
		while?（!feof（fp））
		{
			fgets（tmpbuf100fp）;?????????????????????//將fp指向的當前記錄存到tmpbuf[100]
		????Buf_UIR（tmpbuf&usernum&itemnum）;????????//尋找數據集每條記錄對應的用戶號和物品號
			if?（usernum<=usersum&&itemnum<=itemsum）
			{
				if（rand（）%m==k）
				???test[usernum-1][itemnum-1]?=?1;????????//rate為評分，再此實驗中只需統計有無評分的，無需討論具體評分
			????else?
				???train[usernum-1][itemnum-1]?=?1;??//用戶號的物品號均從0開始算起，
			}
		}
?		fclose（fp）;
	}
	return?1;
}
//尋找數據集每條記錄對應的用戶號和物品號
int?Buf_UIR（char*?bufint*?user?int*?item）
{
	char?U[20]={0};
	char?I[20]={0};
	char?R[20]={0};
	char?*Temp;
	int?curpos;
	//查找用戶號
	Temp?=?strchr（buf‘:‘）;
	curpos?=?Temp-buf;
	strncpy（Ubufcurpos）;
	*user?=?atoi（U）;
	//查找item號
	Temp?=?strchr（buf+curpos+2‘:‘）;
	//curpos?=?Temp?-?buf;
	strncpy（Ibuf+curpos+2Temp-buf-curpos-2）;
	*item?=?atoi（I）;
	return?1;
}


//通過測試集得到top-N的推薦列表
void?getrecommend（）
{
????int?a[itemsum];???//為每個用戶推薦時，每個物品節點被訪問的總次數
????double?item[2][itemsum]={0.

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
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?????目錄???????????0??2012-11-24?10:28??基于圖的推薦算法\gh-mytest\
?????目錄???????????0??2012-11-24?10:28??基于圖的推薦算法\gh-mytest\Debug\
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?????文件????????9033??2012-10-28?15:35??基于圖的推薦算法\gh-mytest\Debug\testfile.obj
?????文件???????66560??2012-11-21?19:24??基于圖的推薦算法\gh-mytest\Debug\vc60.idb
?????文件???????69632??2012-11-21?19:24??基于圖的推薦算法\gh-mytest\Debug\vc60.pdb
?????目錄???????????0??2012-11-24?10:28??基于圖的推薦算法\gh-mytest\Release\
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?????文件????????8723??2012-11-22?14:46??基于圖的推薦算法\gh-mytest\Release\test1.obj
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?????文件????24594131??2003-02-28?15:53??基于圖的推薦算法\gh-mytest\ratings.dat
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?????目錄???????????0??2012-11-24?10:28??基于圖的推薦算法\gh-mytest1多線程\Debug\
?????文件??????168541??2012-11-22?19:02??基于圖的推薦算法\gh-mytest1多線程\Debug\test1.obj
?????文件?????2009168??2012-11-22?19:02??基于圖的推薦算法\gh-mytest1多線程\Debug\test1.pch
?????文件?????1270784??2012-11-22?19:02??基于圖的推薦算法\gh-mytest1多線程\Debug\test1.pdb
?????文件????????9033??2012-10-28?15:35??基于圖的推薦算法\gh-mytest1多線程\Debug\testfile.obj
?????文件??????222208??2012-11-22?19:02??基于圖的推薦算法\gh-mytest1多線程\Debug\vc60.idb
............此處省略15個文件信息