低秩矩阵分解

低秩矩阵中低秩（Low-rank）的意义   1，问题的引出——对低秩矩阵分解中低秩的误解         论文《Privileged Matrix Factorization for Collaborative Filtering》是我在推荐系统研究方向上所读的第一篇论文（针对该篇论文，请看总结点击打开链接），当时对矩阵分解的理解是：评分矩阵X分解成两个隐特征矩阵U和V，U代表用户隐特征矩阵，V

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