V tejto práci som vytvorila odporúčací systém, ktorý na základe existujúcich hodnotení používateľov dokáže predpovedať chýbajúce hodnotenia. Najprv sa pôvodná matica hodnotení spracuje pomocou algoritmu bidiagonalizácie, potom sa vykoná singulárne rozloženie na identifikáciu najdôležitejších faktorov. Získaný nízkorozmerný model umožňuje obnoviť chýbajúce hodnoty s vysokou presnosťou. Kvalita odporúčaní bola overená na testovacej množine pomocou strednej kvadratickej chyby, čo potvrdilo efektívnosť navrhnutého prístupu.