En todo momento (especialmente en el concurso de Netflix), siempre me encuentro con este blog (o foro de clasificación) donde mencionan cómo al aplicar un simple paso SVD en los datos les ayudó a reducir la escasez de datos o en general mejoró el rendimiento de su algoritmo en mano Estoy tratando de pensar (desde hace mucho tiempo) pero no puedo adivinar por qué es así. En general, los datos que obtengo son muy ruidosos (que también es la parte divertida de bigdata) y luego conozco algunas características básicas de escalamiento de características como cosas de transformación de registros, normalización media. Pero, ¿cómo ayuda algo como SVD? Digamos que tengo una gran matriz de películas de calificación de usuarios ... y luego en esta matriz, implemento alguna versión del sistema de recomendación (por ejemplo, filtrado colaborativo):

1) Without SVD
2) With SVD

¿Cómo ayuda? Gracias