尝试了网络上的一些电影推荐引擎后，我觉得它们并不令人满意。根据我个人感兴趣的特征，我只是无法获得与我喜欢的电影相似的电影。

我的猜测是，通过扩展 CF SVD 算法中潜在因子的数量可以克服精度不足的问题。另一个想法是潜在空间最初可以手工制作。

例如，我们可以拍摄 50 部经过充分研究的电影，并通过 200 个特征手动评估它们（部分填充项目潜在因素矩阵）。接受此值作为固定值。然后有了一些用户评分，我们可以像往常一样执行矩阵分解并继承用户因子和效用矩阵，同时保持固定值。

目前有这方面的工作吗？