给定一个项目，我如何获得没有对该项目进行评分的用户的推荐？

要获得没有对项目进行评分的用户的推荐，可以采用以下方法：

1. 用户画像分析：通过收集用户的个人信息、行为数据和偏好，构建用户画像，了解用户的兴趣和需求。可以通过用户注册信息、社交媒体数据、浏览历史等多种方式获取用户数据。
2. 协同过滤推荐：利用用户行为数据和项目评分数据，找到与目标用户兴趣相似的其他用户，然后根据这些相似用户对项目的评分，推荐给目标用户可能感兴趣的项目。可以采用基于用户的协同过滤或基于物品的协同过滤算法。
3. 冷启动推荐：对于新用户或没有评分记录的用户，可以采用基于内容的推荐算法。通过分析项目的特征和用户的兴趣偏好，推荐与用户兴趣相关的项目。可以利用项目的标签、关键词、描述等信息进行匹配。
4. 深度学习推荐：利用深度学习模型，如神经网络、循环神经网络（RNN）等，对用户行为数据进行建模和预测，从而实现个性化推荐。可以使用深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等进行模型训练和推荐。
5. 强化学习推荐：通过与用户进行交互，收集用户的反馈信息，利用强化学习算法进行推荐优化。可以根据用户的点击、购买、收藏等行为，给予不同的奖励，通过学习用户的反馈，提供更准确的推荐结果。

腾讯云相关产品推荐：

• 腾讯云人工智能平台：提供了丰富的人工智能服务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等，可以用于用户画像分析和个性化推荐。
• 腾讯云数据库：提供了多种数据库产品，如云数据库MySQL、云数据库MongoDB等，用于存储用户数据和项目评分数据。
• 腾讯云服务器：提供了弹性计算服务，如云服务器CVM，用于部署和运行推荐系统。
• 腾讯云CDN：提供了全球加速服务，可以加速用户对项目的访问速度，提高用户体验。

以上是一些常用的方法和腾讯云相关产品，根据具体项目需求和场景，可以选择适合的方法和产品进行推荐系统的开发和优化。