for uid,iid,real_rating in dataset.itertuples(index = False):
#遍历 用户 物品的评分数据 通过用户的id 到用户矩阵中获取用户向量
v_puk = P[uid]
# 通过物品的uid 到物品矩阵里获取物品向量
v_qik = Q[iid]
#计算损失
error = real_rating-np.dot(v_puk,v_qik)
# 0.02学习率 0.01正则化系数
v_puk += 0.02*(error*v_qik-0.01*v_puk)
v_qik += 0.02*(error*v_puk-0.01*v_qik)
这部分就是做梯度下降的,我就列了部分代码,应该看得懂吧,主要是更新v_qik的时候,用到的v_puk已经改变了,这是图省事凑合着用,还是就该这样,是否应该在更新v_puk以前保存更新前的值,更新v_qik的时候用旧的值?不明白