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文档简介
UserCF算法主要流程：主要全局变量：const int usersum = 6040; /用户总数const int itemsum =3952; /项目总数const int N =10; /为用户推荐前N个物品 int trainuserusersumitemsum=0; /训练集合user item rate矩阵int testusersumitemsum=0; /测试集合user item rate矩阵struct _simidouble value; /相似值 int num; /相似用户号 ;_simi simiUserusersumusersum; /排序后的相似性矩阵double trainuserItemusersumitemsum=0.0; / user item 兴趣程度 矩阵int recommendusersumN=0; /为每个用户推荐N个物品拆分数据集函数int SplitData(int m, int k) 主要流程：将数据集拆分为测试集test和训练集trainuser，其中1/m为测试集,取不同的k=m-1值 在相同的随即种子下可得到不同的测/训集合计算用户之间相似度函数double Simility(int* Ua, int*Ub)主要流程：计算用户Ua和Ub的相似性，返回值为Ua和Ub的相似度 用户相似性矩阵排序函数int sort(double *simArr,_simi *simStruct)主要流程：根据相似性由高到低排序，每行第一个是自己用户i对物品j预测兴趣程度函数double getUserLikeItem(int i,int j,int k)主要流程：利用k个最近邻来计算推荐函
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