基于SVD的推荐算法

首先每行减去每列的均值&＃xff0c;然后svd分解&＃xff0c;得到USV&＃xff0c;然后US代表用户矩阵u&＃xff0c;SV代表项目矩阵v&＃xff0c;那么预测评分为用户均值加上uv。

降维方法扩展性好&＃xff0c;不过降维导致信息损失&＃xff0c;而且与数据及相关&＃xff0c;高维情况下效果难保证。