recommenden_systems_lab22_ex

# -*- coding: utf-8 -*-

"""
Да се напишат функции за пресметување на сличност базирани на Пеарсонова корелација и
Евклидово растојание кои ќе враќаат торка од сличноста и бројот на заеднички елементи. За прочитани имиња
на двајца корисници да се испечатата торките што ги враќаат двете функции.
"""


oceniPoKorisnici={
    'Lisa Rose': {'Catch Me If You Can': 3.0 , 'Snakes on a Plane': 3.5, 'Superman Returns': 3.5, 'You, Me and Dupree': 2.5, 'The Night Listener': 3.0, 'Snitch': 3.0},
    'Gene Seymour': {'Lady in the Water': 3.0, 'Snakes on a Plane': 3.5, 'Just My Luck': 1.5,  'The Night Listener': 3.0,'You, Me and Dupree': 3.5},
    'Michael Phillips': {'Catch Me If You Can': 2.5, 'Lady in the Water': 2.5,'Superman Returns': 3.5, 'The Night Listener': 4.0, 'Snitch': 2.0},
    'Claudia Puig': {'Snakes on a Plane': 3.5, 'Just My Luck': 3.0,'The Night Listener': 4.5, 'Superman Returns': 4.0,'You, Me and Dupree': 2.5},
    'Mick LaSalle': {'Lady in the Water': 3.0, 'Snakes on a Plane': 4.0,'Just My Luck': 2.0, 'Superman Returns': 3.0, 'You, Me and Dupree': 2.0},
    'Jack Matthews': {'Catch Me If You Can': 4.5, 'Lady in the Water': 3.0, 'Snakes on a Plane': 4.0,'The Night Listener': 3.0, 'Superman Returns': 5.0, 'You, Me and Dupree': 3.5, 'Snitch': 4.5},
    'Toby': {'Snakes on a Plane':4.5, 'Snitch': 5.0},
    'Michelle Nichols': {'Just My Luck' : 1.0, 'The Night Listener': 4.5, 'You, Me and Dupree': 3.5, 'Catch Me If You Can': 2.5, 'Snakes on a Plane': 3.0},
    'Gary Coleman': {'Lady in the Water': 1.0, 'Catch Me If You Can': 1.5, 'Superman Returns': 1.5, 'You, Me and Dupree': 2.0},
    'Larry': {'Lady in the Water': 3.0, 'Just My Luck': 3.5, 'Snitch': 1.5, 'The Night Listener': 3.5}
    }


from math import sqrt


# Vrakja merka za slicnost bazirana na rastojanieto za person1 i person2
def sim_distance(oceni, person1, person2):
    # Se pravi lista na zaednicki predmeti (filmovi)

    filmovi1=set(oceni[person1].keys())
    filmovi2=set(oceni[person2].keys())
    zaednicki = filmovi1.intersection(filmovi2)
#     print(filmovi1)
#     print(filmovi2)
#     print(zaednicki)
#     for item in oceni[person1].keys():
#         if item in oceni[person2]:
#             zaednicki.add(item)
#     # ako nemaat zaednicki rejtinzi, vrati 0
    if len(zaednicki) == 0: return 0
#     # Soberi gi kvadratite na zaednickite razliki
    suma = 0.0
    for item in zaednicki:
        ocena1 = oceni[person1][item]
        ocena2 = oceni[person2][item]
        suma += (ocena1 - ocena2) ** 2
#         print(item, person1, ocena1, person2, ocena2)

    return round(1 / (1 + sqrt(suma)), 3), len(zaednicki)


# Go vrakja koeficientot na Pearsonova korelacija pomegu p1 i p2 (licnost 1 i licnost 2)
# Vrednostite se pomegu -1 i 1
def sim_pearson(oceni, p1, p2):
    # Se kreira recnik vo koj ke se cuvaat predmetite (filmovi) koi se oceneti od dvajcata
    # Vo recnikot ni se vazni samo klucevite za da gi cuvame iminjata na filmovite koi se zaednicki, a vrednostite ne ni se vazni
    zaednicki = set()
    for item in oceni[p1]:
        if item in oceni[p2]:
            zaednicki.add(item)

    # Se presmetuva brojot na predmeti oceneti od dvajcata
    n = len(zaednicki)

    # Ako nemaat zaednicki predmeti vrati korelacija 0
    if n == 0: return 0

    # Soberi gi zaednickite oceni (rejtinzi) za  sekoja licnost posebno
    sum1 = 0
    sum2 = 0

    # Soberi gi kvadratite od zaednickite oceni (rejtinzi) za  sekoja licnost posebno
    sum1Sq = 0
    sum2Sq = 0

    # Soberi gi proizvodite od ocenite na dvete licnosti
    pSum = 0
    for item in zaednicki:
        ocena1 = oceni[p1][item]
        ocena2 = oceni[p2][item]
        sum1 += ocena1
        sum1Sq += ocena1 ** 2
        sum2 += ocena2
        sum2Sq += ocena2 ** 2
        pSum += ocena1 * ocena2

    # Presmetaj go koeficientot na korelacija
    num = pSum - (sum1 * sum2 / n)
    den = sqrt((sum1Sq - pow(sum1, 2) / n) * (sum2Sq - pow(sum2, 2) / n))
    if den == 0: return 0
    r = num / den
    return round(r, 3), len(zaednicki)




if __name__ == '__main__':

    korisnik1 = 'Jack Matthews' # input()
    korisnik2 = 'Gene Seymour'  # input()

    #korisnik1 = input()
    #korisnik2 = input()


    print sim_pearson(oceniPoKorisnici, korisnik1, korisnik2)
    print sim_distance(oceniPoKorisnici, korisnik1, korisnik2)