mydata.model<-Recommender(mydata[1:800],method="UBCF")
mydata.predict<-predict(mydata.model,mydata[801:803],type="ratings")
#預測
as(mydata.predict,"matrix")[1:3,1:6]

         M1       M2       M3       M4       M5       M6
801 4.023833 4.017790 4.099041 4.061437 4.038462 4.038462
802 3.719220 3.505469 3.482577 3.485396 3.373351 3.493333
803 3.021637 3.090909 3.099141 3.099141 3.090909 3.090909
       上面這就是對801，802，803使用者對     M1       M2       M3       M4       M5       M6的預測評分，評分基本都在3—4分之間，與之前我們分析結果相同。