python机器学习：推荐系统实现（以矩阵分解来协同过滤）
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用户和产品的潜在特征编写推荐系统矩阵分解工作原理使用潜在表征来找到类似的产品。
1. 用户和产品的潜在特征
我们可以通过为每个用户和每部电影分配属性，然后将它们相乘并合并结果来估计用户喜欢电影的程度。
然后我们使用pandas数据透视表函数来构建评论矩阵。在这一点上，ratings_df包含一个稀疏的评论阵列。
接下来，我们希望将数组分解以找到用户属性矩阵和我们可以重新乘回的电影属性矩阵来重新创建收视率数据。为此，我们将使用低秩矩阵分解算法。我已经在matrix_factorization_utilities.py中包含了这个实
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