协同过滤算法 C#实现协同过滤算法的实例代码

　　还在找C#实现协同过滤算法的代码吗？下面小编为大家整理了C#实现协同过滤算法的实例代码，希望能帮到大家！

　　复制代码 代码如下:

　　using System;

　　using System.Collections.Generic;

　　using System.Linq;

　　using System.Text;

　　namespace SlopeOne

　　{

　　public class Rating

　　{

　　public float Value { get; set; }

　　public int Freq { get; set; }

　　public float AverageValue

　　{

　　get { return Value / Freq; }

　　}

　　}

　　public class RatingDifferenceCollection : Dictionary

　　{

　　private string GetKey(int Item1Id, int Item2Id)

　　{

　　return (Item1Id < Item2Id) ? Item1Id + "/" + Item2Id : Item2Id + "/" + Item1Id ;

　　}

　　public bool Contains(int Item1Id, int Item2Id)

　　{

　　return this.Keys.Contains(GetKey(Item1Id, Item2Id));

　　}

　　public Rating this[int Item1Id, int Item2Id]

　　{

　　get {

　　return this[this.GetKey(Item1Id, Item2Id)];

　　}

　　set { this[this.GetKey(Item1Id, Item2Id)] = value; }

　　}

　　}

　　public class SlopeOne

　　{

　　public RatingDifferenceCollection _DiffMarix = new RatingDifferenceCollection(); // The dictionary to keep the diff matrix

　　public HashSet_Items = new HashSet(); // Tracking how many items totally

　　public void AddUserRatings(IDictionaryuserRatings)

　　{

　　foreach (var item1 in userRatings)

　　{

　　int item1Id = item1.Key;

　　float item1Rating = item1.Value;

　　_Items.Add(item1.Key);

　　foreach (var item2 in userRatings)

　　{

　　if (item2.Key <= item1Id) continue; // Eliminate redundancy

　　int item2Id = item2.Key;

　　float item2Rating = item2.Value;

　　Rating ratingDiff;

　　if (_DiffMarix.Contains(item1Id, item2Id))

　　{

　　ratingDiff = _DiffMarix[item1Id, item2Id];

　　}

　　else

　　{

　　ratingDiff = new Rating();

　　_DiffMarix[item1Id, item2Id] = ratingDiff;

　　}

　　ratingDiff.Value += item1Rating - item2Rating;

　　ratingDiff.Freq += 1;

　　}

　　}

　　}

　　// Input ratings of all users

　　public void AddUerRatings(IListRatings)

　　{

　　foreach(var userRatings in Ratings)

　　{

　　AddUserRatings(userRatings);

　　}

　　}

　　public IDictionaryPredict(IDictionaryuserRatings)

　　{

　　DictionaryPredictions = new Dictionary();

　　foreach (var itemId in this._Items)

　　{

　　if (userRatings.Keys.Contains(itemId)) continue; // User has rated this item, just skip it

　　Rating itemRating = new Rating();

　　foreach (var userRating in userRatings)

　　{

　　if (userRating.Key == itemId) continue;

　　int inputItemId = userRating.Key;

　　if (_DiffMarix.Contains(itemId, inputItemId))

　　{

　　Rating diff = _DiffMarix[itemId, inputItemId];

　　itemRating.Value += diff.Freq * (userRating.Value + diff.AverageValue * ((itemId < inputItemId) ? 1 : -1));

　　itemRating.Freq += diff.Freq;

　　}

　　}

　　Predictions.Add(itemId, itemRating.AverageValue);

　　}

　　return Predictions;

　　}

　　public static void Test()

　　{

　　SlopeOne test = new SlopeOne();

　　DictionaryuserRating = new Dictionary();

　　userRating.Add(1, 5);

　　userRating.Add(2, 4);

　　userRating.Add(3, 4);

　　test.AddUserRatings(userRating);

　　userRating = new Dictionary();

　　userRating.Add(1, 4);

　　userRating.Add(2, 5);

　　userRating.Add(3, 3);

　　userRating.Add(4, 5);

　　test.AddUserRatings(userRating);

　　userRating = new Dictionary();

　　userRating.Add(1, 4);

　　userRating.Add(2, 4);

　　userRating.Add(4, 5);

　　test.AddUserRatings(userRating);

　　userRating = new Dictionary();

　　userRating.Add(1, 5);

　　userRating.Add(3, 4);

　　IDictionaryPredictions = test.Predict(userRating);

　　foreach (var rating in Predictions)

　　{

　　Console.WriteLine("Item " + rating.Key + " Rating: " + rating.Value);

　　}

　　}

　　}

　　}