首先每行减去每列的均值，然后svd分解，得到USV，然后US代表用户矩阵u，SV代表项目矩阵v，那么预测评分为用户均值加上uv。
降维方法扩展性好，不过降维导致信息损失，而且与数据及相关，高维情况下效果难保证。
基于SVD的推荐算法
2016-09-12
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简介：
首先每行减去每列的均值，然后svd分解，得到USV，然后US代表用户矩阵u，SV代表项目矩阵v，那么预测评分为用户均值加上uv。
降维方法扩展性好，不过降维导致信息损失，而且与数据及相关，高维情况下效果难保证。
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