package cn.csu.CFUtils;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
import java.util.Scanner;
import java.util.Set;
/**
* 基于用户的协同过滤推荐算法实现
A a b d
B a c
C b e
D c d e
* @author Administrator
*
*/
public class UserCF {
public static void main(String[] args) {
/**
* 输入用户-->物品条目 一个用户对应多个物品
* 用户ID 物品ID集合
* A a b d
* B a c
* C b e
* D c d e
*/
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
System.out.println("Input the total users number:");
//输入用户总量
int N = scanner.nextInt();
int[][] sparseMatrix = new int[N][N];//建立用户稀疏矩阵，用于用户相似度计算【相似度矩阵】
Map<String, Integer> userItemLength = new HashMap<>();//存储每一个用户对应的不同物品总数 eg: A 3
Map<String, Set<String>> itemUserCollection = new HashMap<>();//建立物品到用户的倒排表 eg: a A B
Set<String> items = new HashSet<>();//辅助存储物品集合
Map<String, Integer> userID = new HashMap<>();//辅助存储每一个用户的用户ID映射
Map<Integer, String> idUser = new HashMap<>();//辅助存储每一个ID对应的用户映射
System.out.println("Input user--items maping infermation:<eg:A a b d>");
scanner.nextLine();
for(int i = 0; i < N ; i++){//依次处理N个用户 输入数据 以空格间隔
String[] user_item = scanner.nextLine().split(" ");
int length = user_item.length;
userItemLength.put(user_item[0], length-1);//eg: A 3
userID.put(user_item[0], i);//用户ID与稀疏矩阵建立对应关系
idUser.put(i, user_item[0]);
//建立物品--用户倒排表
for(int j = 1; j < length; j ++){
if(items.contains(user_item[j])){//如果已经包含对应的物品--用户映射，直接添加对应的用户
itemUserCollection.get(user_item[j]).add(user_item[0]);
}else{//否则创建对应物品--用户集合映射
items.add(user_item[j]);
itemUserCollection.put(user_item[j], new HashSet<String>());//创建物品--用户倒排关系
itemUserCollection.get(user_item[j]).add(user_item[0]);
}
}
}
System.out.println(itemUserCollection.toString());
//计算相似度矩阵【稀疏】
Set<Entry<String, Set<String>>> entrySet = itemUserCollection.entrySet();
Iterator<Entry<String, Set<String>>> iterator = entrySet.iterator();
while(iterator.hasNext()){
Set<String> commonUsers = iterator.next().getValue();
for (String user_u : commonUsers) {
for (String user_v : commonUsers) {
if(user_u.equals(user_v)){
continue;
}
sparseMatrix[userID.get(user_u)][userID.get(user_v)] += 1;//计算用户u与用户v都有正反馈的物品总数
}
}
}
System.out.println(userItemLength.toString());
System.out.println("Input the user for recommendation:<eg:A>");
String recommendUser = scanner.nextLine();
System.out.println(userID.get(recommendUser));
//计算用户之间的相似度【余弦相似性】
int recommendUserId = userID.get(recommendUser);
for (int j = 0;j < sparseMatrix.length; j++) {
if(j != recommendUserId){
System.out.println(idUser.get(recommendUserId)+"--"+idUser.get(j)+"相似度:"+sparseMatrix[recommendUserId][j]/Math.sqrt(userItemLength.get(idUser.get(recommendUserId))*userItemLength.get(idUser.get(j))));
}
}
//计算指定用户recommendUser的物品推荐度
for(String item: items){//遍历每一件物品
Set<String> users = itemUserCollection.get(item);//得到购买当前物品的所有用户集合
if(!users.contains(recommendUser)){//如果被推荐用户没有购买当前物品，则进行推荐度计算
double itemRecommendDegree = 0.0;
for(String user: users){
itemRecommendDegree += sparseMatrix[userID.get(recommendUser)][userID.get(user)]/Math.sqrt(userItemLength.get(recommendUser)*userItemLength.get(user));//推荐度计算
}
System.out.println("The item "+item+" for "+recommendUser +"'s recommended degree:"+itemRecommendDegree);
}
}
scanner.close();
}
}
Input the total users number:
4
Input user--items maping infermation:<eg:A a b d>
A a b d
B a c
C b e
D c d e
{a=[A, B], b=[A, C], c=[B, D], d=[A, D], e=[C, D]}
{A=3, B=2, C=2, D=3}
Input the user for recommendation:<eg:A>
A
0
A--B相似度:0.4082482904638631
A--C相似度:0.4082482904638631
A--D相似度:0.3333333333333333
The item c for A's recommended degree:0.7415816237971964
The item e for A's recommended degree:0.7415816237971964
Input the total users number:
3
Input user--items maping infermation:<eg:A a b d>
A a b d
B a b c
C b e
{a=[A, B], b=[A, B, C], c=[B], d=[A], e=[C]}
{A=3, B=3, C=2}
Input the user for recommendation:<eg:A>
A
0
A--B相似度:0.6666666666666666
A--C相似度:0.4082482904638631
The item c for A's recommended degree:0.6666666666666666
The item e for A's recommended degree:0.4082482904638631
