SVD
特征值奇异值
Netflix Prize背景介绍
目标：悬赏100万美元，将Netflix推荐算法预测准确度提升10%。数据结构：用户ID、电影名称、日期、分数（1-5之间整数）训练数据：48万用户对两万部电影上亿条评分包含一个与测试数据集分布相同probe数据集，包含06年附近140多万条数据点，每个用户最少对9部电影进行了打分，服从正态分布。测试数据：280万个数据点（隐藏，参赛选手不能取得，而且参赛选手自己也不能取得自己模型作用在测试数据集上最终效果）评测标准：均方误差根CineMatch精度：0.951
数据示例1