我想知道是否有什么方法可以使用已经训练有素的WALS模型，并根据用户喜欢的项目列表，为新用户获得推荐。
当前，要获得建议，您必须提供用户ID，该ID必须在训练模型的用户中。我想通过提供新用户喜欢的商品列表来获得推荐。
implicit python库中有类似的功能
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您所描述的被称为“冷启动问题”。
您希望获得关于用户过去行为的任何信息的推荐。
由于Matrix分解需要用户的历史数据，因此，如果是最受欢迎的推荐，则可以做出最好的推荐。
要解决此问题，您可以添加另一种处理此问题的模型。例如，您可以在算法中添加用户数据，以使其不完全依赖于过去的数据，或者通过在会话期间分析数据来进行在线推荐。