Recommenderlab: Как создать матрицу оценочных недостающих рейтингов наряду с существующими?

Question

Я довольно новичок в рекомендовании систем, поэтому любая помощь будет принята с благодарностью.

У меня есть матрица пользователей и оценки продуктов следующим образом:

     item i1   i2  i3 ...
user  u1  0.1  NA  NA
      u2  2.6  1.2 NA
      u3  NA   NA  0.5
       .
       .
       .

Теперь я хочу предсказать рейтинги, которые отсутствуют, и использовать эту матрицу в другой целевой функции, чтобы сделать некоторые рекомендации, основанные на ней. Это то, что я делал до сих пор с помощью пакета R Recommenderlab:

matrix <- as(data, "realRatingMatrix")
set.seed(12334)
scheme <- evaluationScheme(matrix, method = "cross", k=5, given = 20)
rec <- Recommender(getData(scheme, "train"), method = "UBCF", 
                 param=list(method="Cosine", nn=5))
prediction <- predict(rec, getData(scheme, "known"), type="ratings")

Теперь, если я не ошибаюсь, я полагаю, что эта матрица прогнозирования имеет только оценочные недостающие рейтинги и ставит NA в существующие рейтинги.

Мой вопрос заключается в том, существует ли процедура, которая приводит меня к матрице, которую я могу использовать в своей целевой функции (которая выполняет дальнейшие рекомендации с учетом других переменных). Я думаю, что я ищу, если R - матрица рейтинга, я хочу R матрицу для ввода моей функции.

Благодарю.