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1. 介绍SVD（奇异值分解）多用于数据降维等领域，在推荐算法中多用于评分的矩阵预测。2. 基本概念2.1 SVD2.1.1 原理对于非对称且非方阵的矩阵不能直接进行特征值分解，且由于AATAA^TAAT与ATAA^TAATA是对称的方阵，所以可以得到以下式子：AAT=PΛ1PTAA^T=P\Lambda_1 P^TAAT=PΛ1​PTATA=QΛ2QTA^TA=Q\Lambda_2 Q^TATA

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