推荐书籍问题。
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，**附件中的用户对书籍的评分；
3.针对附件中的用户，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。
为**集合，共2列，从左到右依次是用户id、书籍id，参赛者需要**出第三列的值，即该用户对书籍的评分。
user_book_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_为书籍的标签数据，共2列，从左到右依次是书籍id、该书籍对应的标签；标签之间以逗号隔开。书籍的受欢迎程度是有差别的，所以书籍的标签数也是有差别的。
user_为用户的社交关系数据，共2列，从左到右依次是用户id、用户关注的好友的id。这里的好友关系是单向的。
user_read_为用户看过的书籍数据，共2列，从左到右依次是用户id、该用户看过的书籍的id。
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