形成賬號矩陣的方法有多種，具體取決于所需的賬號特征和數據可用性。以下是幾種常見的形成賬號矩陣的方法：
1. 基于用戶行為數據：通過收集和分析用戶的行為數據，如瀏覽歷史、購買記錄、點擊率等，可以構建用戶行為矩陣。例如，可以使用用戶的購買記錄來構建用戶-商品矩陣，其中每個元素表示用戶對商品的購買次數或評分。
2. 基于社交網絡數據：通過分析用戶之間的關系網絡，如好友關系、關注關系等，可以構建社交網絡矩陣。例如，可以使用用戶之間的好友關系來構建用戶-用戶矩陣，其中每個元素表示用戶之間的關系強度或相似性。
3. 基于內容數據：通過分析文本、圖像、音頻等內容數據，可以構建內容特征矩陣。例如，可以使用文本數據中的關鍵詞或主題來構建文本-特征矩陣，其中每個元素表示文本與特定特征的相關性。
4. 基于混合數據：將不同類型的數據進行整合，構建綜合特征矩陣。例如，可以將用戶行為數據、社交網絡數據和內容數據進行整合，構建用戶-特征矩陣，其中每個元素表示用戶與特定特征的相關性。
需要注意的是，構建賬號矩陣的方法需要根據具體的應用場景和數據可用性進行選擇，同時需要考慮數據的稀疏性、噪聲和數據采集的成本等因素。