矩阵分解推荐算法python

在Python中，可以使用Surprise库实现矩阵分解推荐算法。下面是一个简单的示例代码：

from surprise import Dataset, Reader, SVD
from surprise.model_selection import cross_validate

# 加载数据集
data = Dataset.load_builtin('ml-100k')
# 构造读取器
reader = Reader(line_format='user item rating timestamp', sep='\t')
# 加载数据集
data = Dataset.load_from_file('path/to/dataset', reader=reader)
# 使用SVD算法进行矩阵分解
algo = SVD()
# 交叉验证
cross_validate(algo, data, measures=['RMSE', 'MAE'], cv=5, verbose=True)

需要注意的是，上述代码中的数据集可以使用内置数据集（如`ml-100k`）也可以自己构造。同时，需要根据自己的数据集调整读取器中的参数。