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:先找到用户没有评分的物品,然后再经过SVD“压缩”后的低维空间中,计算未评分物品与其他物品的相似...