在实际使用矩阵分解来训练和评估模型的过程中，往往会产生的问题

NeuralCF 模型融合了矩阵分解与深度学习两种方法的优势，采用基于神经网络的结构来建模用户与物品间的非线性交互。传统矩阵分解方法通过计算用户与物品隐向量的内积来进行评分预测，而 NeuralCF 则利用多层感知机（MLP）对用户与物品隐向量进行联合建模。具体而言，模型首先为每个用户和物品分配低维嵌入向量，然后将这些向量进行拼接（concatenate），再输入到深层神经网络中以提取潜在交互特征，最后通过输出层得到预测评分。