问题形式化

系统中存在一些用户给一些电影的评分，要预测用户给那些未打分电影的评分分值。

基于内容的推荐

假设已知每部电影的爱情度和动作度，学习每一个用户的theta，然后进行预测。

协同过滤

每个电影的特征量未知，已知每个用户对各种类型电影的喜好程度，使用一系列theta表示。

协同过滤，互相促进。

向量化：低秩矩阵分解

https://blog.csdn.net/manduner/article/details/80564414

均值归一化

进行均值归一化后，未打分的会预测为均值。