public string Load_The_Loai_Phim(int i)
{
ThuVienKetNoiThuatToan kn = new ThuVienKetNoiThuatToan();
string tag = kn.Ham_ExecuteScalar("select GENERES from MOVIES where MOVIEID = " + i).Trim();
return(tag);
}
public string MangThanhChuoi(int[] input)
{
ThuVienKetNoiThuatToan kn = new ThuVienKetNoiThuatToan();
string ketqua = "";
foreach (int i in input)
{
ketqua += "," + i.ToString();
}
ketqua = ketqua.Remove(0, 1);
return(ketqua);
}
//ThuVienKetNoiThuatToan kn = new ThuVienKetNoiThuatToan();
public string URL_IMDB(int i)
{
ThuVienKetNoiThuatToan kn = new ThuVienKetNoiThuatToan();
string id = kn.Ham_ExecuteScalar("select IMDBID from LINK where MOVIEID = " + i).Trim();
int dem = id.Length;
for (; dem < 8; dem++)
{
id = "0" + id;
}
return("https://www.imdb.com/title/tt" + id);
}
public int[] MangChuoiThanhMangSo(string[] input)
{
ThuVienKetNoiThuatToan kn = new ThuVienKetNoiThuatToan();
int[] ketqua = new int[input.Length];
int dem = 0;
foreach (string i in input)
{
ketqua[dem] = int.Parse(i);
dem++;
}
return(ketqua);
}
public string[] getarraytitle(int[] title)
{
ThuVienKetNoiThuatToan kn = new ThuVienKetNoiThuatToan();
string sql_listmoview = "select TITLE from MOVIES where MOVIEID = " + title[0].ToString();
foreach (int it in title)
{
sql_listmoview += " or MOVIEID = " + it.ToString();
}
DataTable LM;
LM = kn.Dulieu(sql_listmoview);
string[] ketqua = new string[LM.Rows.Count];
int i = 0;
foreach (DataRow item in LM.Rows)
{
ketqua[i] = item[0].ToString();
i++;
}
return(ketqua);
}
public int[] ThuatToan(int id_user, int i_soluongnguoidung, int soluongitem)
{
ThuVienKetNoiThuatToan kn = new ThuVienKetNoiThuatToan();
DataTable tb;
//if (Int32.Parse(kn.Ham_ExecuteScalar("select count(*) from RATINGS where USERID = '" + id_user.ToString()).ToString().Trim() + "'") == 0)
// return null;
//Tạo mảng 1 chiều chứa i_soluongnguoidung ngoại trừ id_user
string sql_USER = "******" + i_soluongnguoidung.ToString() + " (USERID) from RATINGS where USERID <> " + id_user.ToString() + " ORDER BY NEWID()";
tb = kn.Dulieu(sql_USER);
tb.Rows.Add(id_user);
int[] mang_u = kn.Table_To_Array_1(tb);
mang_u = kn.Xoatrung(mang_u);
//Tạo mảng 1 chiều chứa các phần tử sản phẩm được đánh giá bởi các người dùng
string sql_item = "select TOP " + soluongitem + " MOVIEID from RATINGS where USERID = " + mang_u[0].ToString();
foreach (int i in mang_u)
{
sql_item += " or USERID = " + i.ToString();
}
int[] mang_i = kn.Table_To_Array_1(kn.Dulieu(sql_item));
mang_i = kn.Xoatrung(mang_i);
//Trả về mảng 2 chiều từ 2 mảng 1 chiều
float[,] mang_ui = kn.Return_2Chieu(mang_u, mang_i);
//Bắt đầu vô thuật toán
//Tạo mảng 2 chiều chứa số cột = số dòng = số lượng user
//Mảng ma trận chứa các phần tử ĐỘ TƯƠNG ĐỒNG GIỮA CÁC USER
double[,] Array_Pearsion = new double[mang_ui.GetLength(0), mang_ui.GetLength(0)];
//Vòng lặp tính độ tương đồng của 2 người dùng đưa vào mảng;
for (int u = 0; u < Array_Pearsion.GetLength(0); u++)
{
for (int v = 0; v < Array_Pearsion.GetLength(1); v++)
{
Array_Pearsion[u, v] = kn.Tinh_Pearsion(u, v, mang_ui);
}
}
//Tìm 2 người dùng tương đồng với người dùng id_user nhất
int max1 = 0;
int max2 = 0;
int index_user_id = mang_u.Length - 1;
kn.Return_2_Nguoi_Dung_Gan_Nhat(index_user_id, ref max1, ref max2, Array_Pearsion);
double avg_ofuser = (double)(kn.Tinh_AVG_Of_Item(mang_ui, index_user_id));
//Tạo bảng tính giá trị trung bình xếp hạng cho từng sản phẩm
float[,] Array_AVG_Ratings_Item = new float[mang_ui.GetLength(0), mang_ui.GetLength(1)];
Array_AVG_Ratings_Item = kn.Tinh_AVG_Ratings_Item(mang_ui);
//Tính giá trị trung bình của các số 0 cho người dùng input, xong rồi mới lấy list đó ra order by desc để gợi ý
double[] mang_result_AVG_u = new double[Array_AVG_Ratings_Item.GetLength(1)];
mang_result_AVG_u = kn.Goi_Y_Gia_Tri_Trung_Binh_Cho_User_Input(Array_AVG_Ratings_Item, Array_Pearsion, max1, max2, index_user_id, avg_ofuser);
double[] Mang_Item_And_Result = kn.SapXepMang(ref mang_i, mang_result_AVG_u);
return(mang_i);
}
