%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=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

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

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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

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

?????目錄??????????0??2016-03-14?21:55??ItembaseCF__u1

............此處省略3個文件信息