奇异值分解 (SVD) 是推荐系统中使用的一种强大的数学技术，用于发现用户-项目交互数据中的潜在模式。本质上，SVD将用户-项目矩阵分解为三个较小的矩阵: 用户特征，奇异值和项目特征。这种分解有助于识别用户和项目之间的固有关系，使系统能够预

数据预处理在预测分析中发挥着关键作用，它通过准备原始数据以进行分析和建模。这涉及一系列步骤，帮助清理、格式化和转换数据，使其处于可用状态。这个过程是必不可少的，因为原始数据往往比较杂乱、不完整或不一致，这可能导致不准确的模型和误导性的预测。

“多智能体系统（MAS）通过协调、谈判和冲突解决机制处理共享资源。这些系统由多个自主代理组成，它们相互交互以实现各自的个体目标和集体目标。当代理需要访问共享资源时，它们必须仔细管理资源的使用，以避免冲突并确保资源有效利用。这通常涉及实施算法