随着信息技术和互联网的发展，人们逐渐从信息匮乏的时代走入
了信息过载的时代。此时，无论是信息消费者还是信息生产者都遇到
了很大的挑战：对于信息消费者，从大量信息中找到自己感兴趣的信
息是一件非常困难的事情；对于信息生产者，让自己生产的信息脱颖
而出，受到广大用户的关注，也是一件非常困难的事情。
推荐，就是解决这一矛盾的重要工具，在互联网的产品和应用中
被广泛采用，包括大家经常使用的相关搜索、话题推荐、电子商务的
各种产品推荐、社交网络上的交友推荐等。
我们获得了一个著名网上书店的用户行为信息，包括对于书籍的
评分数据，书籍的标签信息以及用户的社交关系，请你根据数据完成
以下问题。
1.分析影响用户对书籍评分的因素；
2.建立一个模型，预测predict.txt附件中的用户对未看过书籍的评分；
3.针对 predict.txt 附件中的用户，给每个用户推荐 3 本没看过的书籍。
数据说明：
数据一共包括 5 部分。
predict.txt 为预测集合，共 2 列，从左到右依次是用户 ID、书籍 ID，参赛者
需要预测出第三列的值，即该用户对书籍的评分。
user_book_score.txt中显示了用户评分数据，共3列，从左到右依次是用户ID、
书籍 ID、该用户对书籍的评分(评分分值范围 1-5 分，分数越高，可视为用户越
喜欢这本书籍)。
book_tag.txt 为书籍的标签数据，共 2 列，从左到