一种理解方式，值得学习（分解时空矩阵）
先在这里阐述一下SVD的用途吧，具体细节稍后再做补充
1.通过SVD对数据的处理，我们可以使用小得多的数据集来表示原始数据集，这样做实际上是去除了噪声和冗余信息，优化了数据，提高结果的目的
2.隐形语义索引:最早SVD应用之一就是信息检索，我们称利用SVD的方法为隐形语义索引（LSI）或隐形语义分析（LSA）
3.推荐系统:SVD的另一个应用就是推荐体统，较为先进的推荐系统利用SVD从数据中构建一个主题空间，然后在该空间下计算相似度，已提高推荐的效果
奇异值分解SVD（Singular Value Decomposition）
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