为什么要矩阵分解?
因为user-item矩阵稀疏,需要将user和item映射到同一低维空间进行比较
为什么矩阵分解说得通?
1)将user和item映射到同一低维空间进行比较
2)当矩阵为图片时候,压缩后可高度还原,说明大量信息仍保留至图片矩阵中
矩阵分解如何进行?

特征值分解(实对称矩阵) >> 奇异值分解(非实对称矩阵)
附
EVD:特征值分解,求一个特征值对角阵,以及特征向量;
引用:
https://www.cnblogs.com/endlesscoding/p/10033527.html
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