package?UserIF;
/*
?*?實現UserIF算法
?*?
?*?*/
public?class?CalculateRecommend?{
	final?static?int?userSum=6040;
	final?static?int?itemSum=3952;
	static?double[][]matrixOut;
	static?double[][]ItemPref;
	static?int[][]?recomMatrix;
	//選出與用戶u興趣最接近的K個用戶
	public??boolean?userSimSort（double[][]simMatrixint?K）{
		double[][]matrixIn?=new?double[userSum+1][userSum+1];
		matrixIn=simMatrix;
		matrixOut?=new?double[userSum+1][K+1];
		int?arrayIndex;//記錄要和用戶u興趣最接近的用戶ID
		double?max;
		for（int?u=1;u<=userSum;++u）{
			for（int?j=K-1;j>=0;--j）{
				arrayIndex=0;
				max=matrixIn[u][1];
				for（int?v=1;v<=userSum;++v）{
					if（max						max=matrixIn[u][v];
						if（v==userSum）break;
						arrayIndex=v;
					}
					
				}
				matrixOut[u][K-j]=max+arrayIndex;
				matrixIn[u][arrayIndex]=0;
				//此時與用戶u最相似的用戶v已經被選擇了，那么
				//就讓他們相似度為0，防止干擾用戶u與下一個用戶比較
			}
		}
		return?true;
	}
	public??boolean?recommend（int[][]traindouble[][]simMatrixint?K）{
		//求用戶

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----

?????文件???????3023??2016-05-05?16:31??UserIF（java）源碼及實驗結果\CalculateRecommend.java

?????文件???????1708??2016-05-05?16:31??UserIF（java）源碼及實驗結果\EvaluationIndices.java

?????文件???????1173??2016-05-05?16:31??UserIF（java）源碼及實驗結果\GetDataOfMovieLens.java

?????文件???????9342??2016-05-05?16:31??UserIF（java）源碼及實驗結果\K=10時.jpg

?????文件??????10377??2016-05-05?16:31??UserIF（java）源碼及實驗結果\K=160時.jpg

?????文件??????10295??2016-05-05?16:31??UserIF（java）源碼及實驗結果\K=20時.jpg

?????文件???????9589??2016-05-05?16:31??UserIF（java）源碼及實驗結果\K=40時.jpg

?????文件??????10165??2016-05-05?16:31??UserIF（java）源碼及實驗結果\K=5時.jpg

?????文件???????9766??2016-05-05?16:31??UserIF（java）源碼及實驗結果\K=80時.jpg

?????文件???????1535??2016-05-05?16:31??UserIF（java）源碼及實驗結果\Similarity.java

?????文件???????1408??2016-05-05?16:31??UserIF（java）源碼及實驗結果\SplitDataToTestAndTrain.java

?????文件???????1618??2016-05-05?16:31??UserIF（java）源碼及實驗結果\Start.java

?????目錄??????????0??2016-05-05?16:31??UserIF（java）源碼及實驗結果

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