好友推荐系统C语言程序代码

好友推荐系统通常是一个复杂的应用，涉及到用户行为分析、协同过滤算法和可能的数据结构。用C语言编写这样的系统可能并不直观，因为C语言主要用于底层开发和系统编程，而非高级数据处理或机器学习。然而，我们可以简要概述一个简单的基于内容的推荐系统的基本思路，不涉及深度学习模型：

1. 用户和物品的表示：使用结构体或数组来存储用户和他们的好友，以及物品的信息（如ID、特征等）。

2. 用户行为记录：设计一个数据结构（例如链表或哈希表）来存储用户的兴趣历史，如点赞、评分或交互。

3. 基于内容的匹配：计算用户之间相似度，比如根据共同的好友数量或共享的兴趣。

typedef struct {
    int user_id;
    char* friend_ids; // 朋友列表，可能存储为字符串数组
    float* interests; // 用户的兴趣评分
} User;

// 计算两个用户之间的相似度函数
float calculate_similarity(User* user1, User* user2) {
    // ...实现计算方法
}

// 推荐函数
void recommend(User* user, User* friends[], int num_friends) {
    for (int i = 0; i < num_friends; i++) {
        if (i != user->user_id) { // 避免推荐自己
            User* similar_user = find_similar_user(friends[i]);
            if (similar_user) {
                int recommended_item_id = find_recommended_item(similar_user);
                // 输出推荐的物品ID
            }
        }
    }
}

// ...其他辅助函数如查找相似用户、推荐物品等