逐行分析下面的代码：basicsvd = BasicSVD(trainSet, F=16) basicsvd.train() # 这里产生推荐列表， 遍历物品列表， 如果用户看了， 那么就跳过， 否则， 预测用户对该电影的打分， 然后记录， 最后排名 new_list = [] for user, items in trainSet.items(): for item in items.keys(): if item not in new_list: new_list.append(item) def recommend(aim_user, n=10): rank = {} watched_news = trainSet[aim_user] # 目标用户看过的电影 for new in new_list: if new in watched_news: continue # 如果当前用户没看过， 就预测打分， 并保存到rank rank[new] = basicsvd.predict(aim_user, new) return sorted(rank.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:n] recommend(2)

这段代码使用了基本的 SVD 算法实现了一个针对电影推荐的功能。逐行分析如下：

- `basicsvd = BasicSVD(trainSet, F=16)`：创建了一个 BasicSVD 的对象，使用训练数据集 `trainSet` 进行初始化，并指定了因子个数为 16。
- `basicsvd.train()`：调用 `train()` 方法对训练数据进行训练，得到模型。
- `new_list = []`：创建一个空列表用于存储电影列表。
- `for user, items in trainSet.items():`：遍历训练数据集中的每个用户及其评分记录。
- `for item in items.keys():`：遍历当前用户评分记录中的每个电影。
- `if item not in new_list:`：如果当前电影不在电影列表中，将其添加到 `new_list` 中。
- `def recommend(aim_user, n=10):`：定义 `recommend()` 函数，用于给指定用户进行电影推荐。其中 `aim_user` 表示目标用户，`n` 表示推荐电影的个数，默认为 10。
- `rank = {}`：创建一个空字典用于存储电影及其推荐分数。
- `watched_news = trainSet[aim_user]`：获取目标用户已经评分过的电影列表。
- `for new in new_list:`：遍历所有电影列表中的电影。
- `if new in watched_news: continue`：如果当前电影已经在目标用户评分过的电影列表中，跳过当前循环。
- `rank[new] = basicsvd.predict(aim_user, new)`：对当前电影进行预测评分，并将结果存储到 `rank` 字典中。
- `return sorted(rank.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:n]`：对 `rank` 字典中的电影按照评分从高到低进行排序，并返回前 `n` 个电影及其评分，作为推荐结果。