使用先进机器学习方法改进电影推荐：一项 NMF，SVD 和 K-Means 聚类的研究

本研究利用各种机器学习技术（包括非负矩阵分解、截断奇异值分解和 K-Means 聚类）开发了一个鲁棒的电影推荐系统，旨在提供个性化的电影推荐，研究包括数据预处理、模型训练和评估，结果表明该系统在推荐准确性和相关性上取得了很高的成果，对推荐系统领域做出了重要贡献。