团体电影推荐系统 在这个项目中，我们为一组用户创建了一个基于矩阵分解的推荐系统。 我们首先对用户电影评级矩阵进行基于随机梯度的矩阵分解，以计算用户和电影因素。 我们生成3个不同大小的用户组。 小型（3名成员），中型（5名成员）和大型（10名成员），并使用以下方法预测小组评分。 我们尝试了3种不同的方法。 分解后：将分解后的用户因子汇总为组因子 在分解之前（BF）：我们将用户的评级汇总到虚拟用户中。 我们通过使用简单的岭回归来计算组因子。 分解前加权（WBF）：与BF相同，只是编号不同。