逐行分析下面的代码：print('Building new-user table ...') new_user = {} for user, news in trainSet.items(): for new in news: if new not in new_user: new_user[new] = set() new_user[new].add(user) print('Build new-user table success!') new_count = len(new_user) print('Total new number = %d' % new_count) print('Build user co-rated users matrix ...') for new, users in new_user.items(): for u in users: for v in users: if u == v: continue user_sim_matrix.setdefault(u, {}) user_sim_matrix[u].setdefault(v, 0) user_sim_matrix[u][v] += 1 print('Build user co-rated users matrix success!') print('Calculating user similarity matrix ...') for u, related_users in user_sim_matrix.items(): for v, count in related_users.items(): user_sim_matrix[u][v] = count / math.sqrt(len(trainSet[u]) * len(trainSet[v])) print('Calculate user similarity matrix success!')

这段代码的作用是建立一个基于用户的协同过滤推荐系统，用于推荐给用户他们可能感兴趣的新闻。

首先，代码输出 "Building new-user table ..." 的提示信息，表示正在构建新用户表。然后，通过遍历训练集 trainSet 中的每个用户和他们的新闻，将用户和其阅读过的新闻加入到新用户表 new_user 中。

接下来，程序遍历新用户表中的每个新闻和阅读过该新闻的用户，然后构建用户协同矩阵，即统计共同阅读过某个新闻的所有用户的数量，并将其存储在 user_sim_matrix 中。

最后，程序通过计算用户相似度矩阵，即将用户协同矩阵中的数量转化为相似度得分，来计算用户之间的相似度，并以 "Calculating user similarity matrix ..." 的提示信息表示该过程正在进行中，最终输出 "Calculate user similarity matrix success!" 的提示信息表示计算完成。