如何将用户信息和电影信息加入到基于CF的推荐系统

在传统的协同过滤中，我们仅仅知道用户对电影的评分。但如果我们还有很多其他信息，比如用户的年龄，国籍，城市，学历，以及电影的导演，演员，简介，标签，等等这些内容信息。那么如果将这些信息加入到CF系统中以获得最好的预测误差？

我目前对这个问题还没有切实的解决办法，能够显著的提高现有的协同过滤的精度。这个其实输入内容过滤和协同过滤的结合。以往基于knn的方法一般用这些信息计算相似度，不过在SVD的方法中如何融入这些信息确实是一个值得研究的问题。