在Spark Scala中运行SVD

（奇异值分解）是一种常用的矩阵分解技术，用于降维、特征提取和推荐系统等领域。SVD将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积：U、S和Vᵀ。

1. U矩阵：U矩阵是一个正交矩阵，它包含了原始矩阵的行空间的基向量。在推荐系统中，U矩阵可以表示用户的特征向量。
2. S矩阵：S矩阵是一个对角矩阵，它包含了奇异值（矩阵的特征值）的信息。奇异值表示了原始矩阵在每个特征上的重要性。
3. Vᵀ矩阵：Vᵀ矩阵是一个正交矩阵，它包含了原始矩阵的列空间的基向量。在推荐系统中，Vᵀ矩阵可以表示物品的特征向量。

SVD在推荐系统中的应用场景是通过分解用户-物品评分矩阵，得到用户和物品的特征向量，从而进行推荐。在大规模数据集上，Spark Scala提供了高效的分布式SVD算法，可以处理海量数据。

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