fank svd的协同过滤算法

SVD协同过滤算法是一种基于矩阵分解的推荐算法，它通过对用户-物品评分矩阵进行奇异值分解，得到用户和物品的隐向量，然后利用这些隐向量进行推荐。下面是SVD协同过滤算法的基本步骤：

1. 构建用户-物品评分矩阵。
2. 对评分矩阵进行SVD分解，得到用户和物品的隐向量。
3. 根据用户和物品的隐向量计算用户对物品的评分预测值。
4. 选取预测值最高的物品进行推荐。

具体实现中，可以使用梯度下降等优化算法来求解SVD分解。此外，SVD协同过滤算法也可以通过加入正则化项等方法来提高推荐的准确性和鲁棒性。