如何从初始数据集获取效用矩阵？

从初始数据集获取效用矩阵的方法主要包括以下几个步骤：

1. 数据采集和预处理：首先，需要收集包含各个实体（如用户、产品等）的数据集。数据可以来自多种渠道，如用户反馈、调查问卷、日志记录等。收集到的数据可能包含噪声或不完整的部分，因此需要进行数据预处理，包括数据清洗、数据去重、数据缺失值处理等。
2. 构建偏好度指标：根据业务需求，确定不同实体之间的偏好度指标。例如，在电商领域，可以使用用户对产品的评价或点击率作为衡量用户对产品偏好的指标。对于多个实体之间的关系，可以使用关联规则、协同过滤等算法来计算。
3. 标准化数据：为了将不同的指标进行比较和计算，需要对数据进行标准化处理。常见的标准化方法包括min-max标准化、z-score标准化等。
4. 构建相似性矩阵：基于标准化后的数据，可以计算不同实体之间的相似性。相似性矩阵可以使用相关系数、余弦相似度等方法进行计算。
5. 构建评估矩阵：根据实体之间的相似性，可以构建评估矩阵，用于表示不同实体之间的关系和评估。评估矩阵可以基于不同指标的加权得分，或者通过聚类、分类等方法进行构建。

以上是从初始数据集获取效用矩阵的基本步骤。在实际应用中，可以根据具体需求和场景选择合适的算法和工具进行数据处理和分析。腾讯云提供了一系列云计算和数据处理的产品和服务，如腾讯云数据智能平台、腾讯云人工智能平台等，可根据具体需求选择合适的产品进行数据处理和分析。