현재 빅데이터 관련해서 알고리즘으로 차원축소하여 개인화 추천 시스템을 구축해 보려고 하고있습니다.

예를 들어서

• u : 유저
• isbn : 책 아이템
• 1 : 읽었던 책
• 0 : 읽지 않은 책

으로 하여 matrix로 보았을 때

위와 같은 형식의 여러 가정을 두고 500by500의 matrix가 있다고 만들고 차원축소를 통하여 유사도와 정확도 예측도를 구해서 유저에게 안읽은 책 중에서 어떤 걸 읽어야 하는지 개인화 추천을 해주려고 하는데...

차원축소를 svd, pca 알고리즘 둘중에서 svd로 하고있는데 잘 안되서... 어떻게 진행을 해야 하는지 모르겠습니다.ㅠㅠ