1.1奇异值分解的几何意义(因公式输入比较麻烦所以采取截图的方式) 2.SVD应用于推荐系统 数据集中行代表用户user,列代表物品item,其中的值代表用户对物品的打分。基于SVD的优势在于:用户的评分数据是稀疏矩阵,可以用SVD将原始数据映射到低维空间中,然后计算物品item之间的相似度,可以节省计算资源。 整体思路:先找到用户...