【深度解析：基于 C 语言实现含 IP 城市地址因素的抖音式简化推荐算法】

一、引言

在当今数字化信息爆炸的时代，推荐系统扮演着至关重要的角色，像抖音这类热门短视频平台，其强大的推荐算法能够精准地为用户推送感兴趣的内容，极大地提升了用户体验。虽然真实的抖音推荐系统涉及大规模数据处理、复杂的机器学习模型以及实时计算等诸多高深技术，但我们可以通过C语言实现一个简化版的推荐算法，并且在此基础上增加基于IP城市地址的推荐因素，为用户提供更贴合地域特征的内容推荐。本文将从0到1详细介绍该算法的实现过程，带领大家逐步深入了解推荐算法的核心原理。

二、整体思路

我们要实现的这个简化推荐系统，主要包含以下几个关键步骤：

1. 定义数据结构：构建用于表示用户、视频和兴趣标签的数据结构，同时在用户结构中加入IP城市地址信息。
2. 初始化数据：创建一定数量的用户、视频和兴趣标签，并将它们进行关联，同时为每个用户设置所在城市。
3. 计算用户兴趣相似度：综合考虑用户的兴趣标签和所在城市，计算用户之间的相似度。
4. 生成推荐列表：依据用户之间的相似度，为目标用户推荐其他用户喜欢的视频，同时排除目标用户已经喜欢的视频。

三、代码实现

3.1 代码示例

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

#define MAX_TAGS 10
#define MAX_USERS 100
#define MAX_VIDEOS 100
#define MAX_TAG_LENGTH 20
#define MAX_CITY_LENGTH 50

// 定义兴趣标签结构体
typedef struct {
   
    char name[MAX_TAG_LENGTH];
} Tag;

// 定义视频结构体
typedef struct {
   
    int id;
    Tag tags[MAX_TAGS];  // 视频的兴趣标签
    int tag_count;       // 视频的兴趣标签数量
} Video;

// 定义用户结构体，增加城市地址信息
typedef struct {
   
    int id;
    char city[MAX_CITY_LENGTH];  // 用户所在城市
    Tag tags[MAX_TAGS];  // 用户的兴趣标签
    int tag_count;       // 用户的兴趣标签数量
    int liked_videos[MAX_VIDEOS];  // 用户喜欢的视频ID
    int liked_video_count;         // 用户喜欢的视频数量
} User;

// 计算两个用户之间的兴趣相似度
float calculate_similarity(User *user1, User *user2) {
   
    int common_tags = 0;
    // 遍历用户1的所有标签
    for (int i = 0; i < user1->tag_count; i++) {
   
        // 遍历用户2的所有标签
        for (int j = 0; j < user2->tag_count; j++) {
   
            // 如果两个标签相同，则增加共同标签数量
            if (strcmp(user1->tags[i].name, user2->tags[j].name) == 0) {
   
                common_tags++;
                break;
            }
        }
    }
    // 计算相似度，即共同标签数量除以两个用户标签总数
    float tag_similarity = (float)common_tags / (user1->tag_count + user2->tag_count - common_tags);

    // 检查两个用户是否在同一城市
    int same_city = strcmp(user1->city, user2->city) == 0;

    // 如果在同一城市，增加相似度权重
    if (same_city) {
   
        tag_similarity *= 1.2;  // 可以根据实际情况调整权重
        if (tag_similarity > 1.0) {
   
            tag_similarity = 1.0;
        }
    }

    return tag_similarity;
}

// 为目标用户生成推荐视频列表
void recommend_videos(User *target_user, User *users, int user_count, Video *videos, int video_count) {
   
    float similarities[MAX_USERS];
    // 计算目标用户与其他所有用户的相似度
    for (int i = 0; i < user_count; i++) {
   
        similarities[i] = calculate_similarity(target_user,