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通用矩阵是一种可以对复杂数据以多维形式表达的矩阵，具有更强大的表示性能，可以提高数据处理的高效性和准确性。通用矩阵是由矩阵函数的组合产生的，它使用一组矩阵函数来描述数据的多维表示的结构，这种矩阵函数是一种非线性的，具有一定的形状属性和稀疏特性，可以有效地表达复杂数据的非线性关系。

通用矩阵有助于处理复杂的大数据，用于提取特征和模型建构，在深度学习方面可以使用矩阵构建隐藏层以及实现Index-Matching等技术，以帮助实现高效率的搜索和匹配。

此外，通用矩阵还可以改进推荐系统，比如采用通用矩阵对用户的推荐商品进行排序，使推荐的商品更符合用户的偏好，从而提升用户体验。

拓展知识：一种更先进更有效的通用矩阵结构为可学习的地理索引，它可以将地理索引与深度学习结合，使计算更加有效。它可以创造一个可快速搜索的全球地理矩阵，使数据库查询更有效。如Google地图，可以快速查找全球任何地方的地理信息，而不需要再去比较每个单元格的精确位置，这为用户提供了更快捷的搜索服务。