SVD在推荐系统中的应用（资源汇总）
关于SVD在推荐系统中的应用一些比较好的资源
博文[1]给出了一个具体的实例分析，能够很好的理解SVD在推荐系统中应用对推荐结果所起的作用。
博文[2]从强调SVD应用到推荐系统领域中的思想出发，详细介绍了SVD模型的思想和原理，并从改进和实际应用思想的角度结合图形分析介绍了几种SVD模型的变形，能够很好的理解SVD模型及各种变形。
博文[3]主要介绍了矩阵分解在推荐系统中应用的思想，并针对各个变形举出小的实例进行分析，很容易理解。
博文[4]一种SVD学习笔记的形式，针对每一项笔记都有详细的资源出处，便于学习。
博文[5]主要是对文章[6]的一个解读和翻译。
博文[7]理解SVD的一个很好地分析，与博文[1]类似。
博文[8] SVD在推荐系统中的应用详解以及算法推导，详细讲解了SVD的原来，以及梯度下降、过拟合，对算法理解很有帮助，文中还提供相关代码。
博文[9]介绍了SVD及其变形，并对添加bias的SVD算法进行实现。
博文[10]包含对文献[6]各章节的翻译，对理解SVD及其应用很有用。
博文链接：
[1] SVD在推荐系统中的应用
http://yanyiwu.com/work/2012/09/10/SVD-application-in-recsys.html
[2] SVD在推荐系统中的应用
http://charlesx.top/2016/03/SVD-Recommendation-System/
[3] 矩阵分解在推荐系统中的应用（转）
http://eric-gcm.iteye.com/blog/1940274
[4] SVD 笔记
http://my.oschina.net/zenglingfan/blog/178906?fromerr=feNaZxCG
[5] SVD在推荐系统中的应用
http://www.jscon.co/multiarray/rs_used_svd.html
[6] A singular value decomposition approach for recommendation systems
[7] 推荐系统相关算法(1)：SVD
http://www.cnblogs.com/FengYan/archive/2012/05/06/2480664.html
[8] SVD在推荐系统中的应用详解以及算法推导
http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43083603
[9] SVD在推荐系统中的应用与实现(c++)
http://blog.csdn.net/wangyuquanliuli/article/details/43850931
[10] A Singular Value DecompositionApproach For Recommendation Systems (4)
http://blog.csdn.net/yuzhongchun/article/details/40779371
推荐阅读：
《A Guide to Singular Value Decomposition for Collaborative Filtering》
《A singular value decomposition approach for recommendation systems》
《How do I use the SVD in collaborative filtering?》
《Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems》
《Factorization Meets the Neighborhood-a Multifaceted Collaborative Filtering Model》