给出一个用户-商品的邻接矩阵，用python计算该邻接矩阵的高斯核相似性

可以使用Scikit-learn库中的`rbf_kernel`方法来计算邻接矩阵的高斯核相似性。

假设邻接矩阵表示为`adj_matrix`，高斯核的参数为`gamma`，则可以使用以下代码计算高斯核相似性矩阵：

from sklearn.metrics.pairwise import rbf_kernel

# 计算高斯核相似性矩阵
similarity_matrix = rbf_kernel(adj_matrix, gamma=gamma)

其中，`gamma`是高斯核的参数，可以根据具体情况进行调整。`similarity_matrix`是计算出的高斯核相似性矩阵，可以用于后续的推荐系统等任务中。