今天我把這些問題的細節做了一些改善，重新做了模型，發覺模型結果比我預想中的要棒！！主要修改如下：
1、將鄰居矩陣從2維擴充為35維；（據我測算，一般為整個資料集中使用者數的5%最佳，50維出現了一些空值）
2、將歐氏距離上限標準化去掉，這樣能更有效的匹配到相似度更高的使用者。
後續在執行推薦演算法的過程中發現，乙個乙個計算每乙個使用者的推薦產品太傻，我需要來乙個迴圈語句來執行推薦演算法！
過程中主要問題如下：
1、並不是所有使用者都有相似使用者，在執行語句中會報錯——這裡我需要乙個語句能識別報錯並跳過繼續執行；
2、如何把所有執行的結果放入乙個矩陣，並且識別是哪乙個使用者——這裡需要乙個空矩陣將使用者id和結果裝入。
最終**編寫如下：
#組建初始化空矩陣
r#迴圈執行推薦程式並將結果併入到空矩陣
for (i in 1:nrow(s))
#迴圈執行推薦程式
try(
,silent = t)
#刪除結果矩陣1,2行以及第一列
cwrite.csv(c,file = 'hnjbtj1.csv')
結果如下：
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