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矩阵计算在推荐系统中的应用研究

摘要：矩阵计算在推荐系统中扮演着关键的角色，通过处理用户-物品交互数据，提供个性化建议，具有独特的优势和潜力。研究以矩阵分解、协同过滤和深度学习等矩阵计算方法在推荐系统中的应用为切入点，指出这些方法有助于更好地理解用户兴趣、提供多样性的建议和解决数据稀疏性问题。然而，尽管矩阵计算拥有诸多优势，它同样也面临冷启动、过滤泡泡和解释性等挑战。未来，深度学习、多源数据融合和虚拟现实技术将推动推荐系统的发展，期待推荐系统继续适应用户需求，为他们提供更智能、更个性化的建议。

关键词:矩阵计算；推荐系统；深度学习

1矩阵计算与推荐系统的