我有三个数据集：

users_df = pd.read_csv('users.csv')
books_df = pd.read_csv('books.csv')
ratings_train_df = pd.read_csv('ratings_train.csv')

第一个描述系统中的所有用户。第二个描述所有书籍，第三个包含 UserID 和 BookID，并告诉用户对特定书籍的评分。

我现在想训练 LifgtFM 模型来预测特定用户会给新书的新评分，但 LightFM 使用稀疏矩阵：

model=LightFM(loss="warp")
model.fit(..., epochs=30, num_threads=2)

如何将我的数据集转换为模型的 fit 函数的适当输入？