Python 矩阵分解新用户

有人能告诉我一个Python库（或另一种语言的论文或源代码）的使用情况吗？这是因为我有一堆关于用户的数据，以及他们在大约100个对象中的“分数”。我将对这些数据进行矩阵分解，并将其分解为两个潜在因子矩阵

我想有一个推荐网站，用户（我可以得到他们的数据）被推荐到我的系统认为他们喜欢的对象。例如，他X得10分，Y得20分，但根据我们当前的矩阵和新用户的数据，我的系统预计他X得20分，Y得20分，因此它返回X作为建议

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本质上，一旦我学会了矩阵分解，我该如何处理新用户？这就是我应该如何使用矩阵分解进行协作过滤的方法吗？谢谢

如果您喜欢使用Python，PCA可以实现scikit。你可以在下面找到用法

如果您对其他语言（如您所说的“或其他语言的论文或源代码”）没有问题，那么下面是一个使用ApacheMahout（用Java编写）的示例

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如果您喜欢使用Python，PCA可以实现scikit。你可以在下面找到用法

如果您对其他语言（如您所说的“或其他语言的论文或源代码”）没有问题，那么下面是一个使用ApacheMahout（用Java编写）的示例

ParallelSGDFactorizer factorizer=new ParallelSGDFactorizer(dataModel, numFeatures, lambda, numEpochs);
SVDRecommender recommender =new SVDRecommender(dataModel,factorizer,new AllUnknownItemsCandidateItemsStrategy());
recommender.recommend(1,20);