使用奇异值分解（SVD）的书籍推荐 这是一个基于奇异值分解（SVD）的推荐系统。 SVD应用于评级矩阵的位置。 它将评估矩阵分解为3个不同的矩阵U，Sigma，Vt。然后按以下顺序（U） Sigma Vt提取3个矩阵的点积，以生成大小为（number_of_users x number_of_books）的用户配置文件矩阵。 用户配置文件矩阵中的一行代表用户与电影之间的相关性/喜好度得分。 项目目标 使用SVD生成用户个人资料，即AKA形状的表格（number_of_user x number_of_books） 使用用户配置文件矩阵基于合适的推荐算法提供书推荐 为用户提供与系统进行交互的合适界面，支持用户配置文件创建和/或更新和接收书本推荐 如何运行推荐的系统 IN Database.py change the following variable: - root_dir: