一般推薦系統(Recommender System)時常會採用下列哪一個方法作為核心技術，來估計產品與使用者間的可能關係？

Matrix Factorization（矩陣分解）是協同過濾推薦系統的核心技術，將使用者-產品評分矩陣分解為使用者潛在因子矩陣與產品潛在因子矩陣的乘積，進而預測使用者對未評分產品的喜好程度。Netflix Prize競賽後成為業界標準。