算法不会为每个用户返回超过一定数量的推荐

我试图为 MovieLens 1M 数据集每个用户推荐 100 个项目,但算法(我尝试了 SVD,但我相信其他算法也是如此)并没有为所有用户推荐那么多项目(对于某些用户,只推荐 10 个或可能更多)。 我们是否能够设置我们想要的推荐数量,而不管它们是否具有高预测值?例如,对于每个 uid,返回 100 个 iid 和它们的分数,即使分数较低也没关系。 我们需要这种功能,因为许多重排序算法(多样性、校准等)需要标准算法生成的大型列表(100 个或更多)来构建最终列表,而目前在 Surprise 中无法实现。