%利用Adjusted?Cosine法計算電影a和b的相似度
%這個算法雖然可以求出相似度矩陣，但是有個問題就是，當共同評價電影a和b的用戶
%只有一個的時候，結果只有兩種可能，即1或者是-1。這就需要在找鄰居時要避免選擇
%這些情況的相似度電影。
function?Sim_ab=Similarity_ab（score_matrixab）
%找出所有評價所電影a和b的用戶集合（標號）
temp=score_matrix（:a）&score_matrix（:b）;
P_ab=find（temp）;
P_ab=P_ab‘;%用行向量存儲所有評價電影a和b的用戶
%end
%%?利用Adjusted?Cosine法計算相似度
if?isempty（P_ab）
????Sim_ab=0;
else
????[~temp]=size（P_ab）;%共同評價電影a和b的用戶的數目
????%[~number_movies]=size（score_matrix）;
????sum1=0;
????sum2=0;
????sum3=0;
????for?i=1:temp?%注意此處的temp已經不是數組了
????????[~m]=size（find（score_matrix（P_ab（i）:）~=0））;%計算該用戶評價的電影個數
????????sum_score=sum（score_matrix（P_ab（i）:）2）;%用戶對所有電影的總評分
????????aver_score=sum_score/m;
????????sum1=sum1+（score_matrix（P_ab（i）a）-aver_score）*（score_matrix（P_ab（i）b）-aver_score）;
????????sum2=

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2015-04-25?18:56??matlab實現ItembaseCF算法\
?????文件????????1202??2015-04-25?20:24??matlab實現ItembaseCF算法\Similarity_ab.m
?????文件????????3042??2015-04-25?21:19??matlab實現ItembaseCF算法\testRead.m
?????文件?????1586544??2001-03-09?02:33??matlab實現ItembaseCF算法\u1.base
?????文件??????392629??2001-03-09?02:32??matlab實現ItembaseCF算法\u11.test