El procesamiento de una matriz dispersa es un tema candente en el sistema de recomendaciones. Este documento aplica el método de conjunto difuso vacilante para estudiar el problema del procesamiento de matrices dispersas. Basándose en los factores inciertos en el proceso de recomendación, este documento aplica la teoría de conjuntos difusos vacilantes para caracterizar las calificaciones históricas incrustadas en el sistema de recomendación y estudia el problema de procesamiento de datos de la matriz dispersa bajo la condición de un conjunto difuso vacilante. La clave es transformar el problema de similitud de productos en la matriz dispersa en el problema de similitud de dos conjuntos difusos vacilantes mediante la conversión de datos, el procesamiento de datos y el complemento de datos. Este documento también considera la influencia de la diferencia de calificaciones de los usuarios en los resultados de recomendación y obtiene una lista de recomendaciones de un usuario. Por un lado, el método propuesto resuelve eficazmente la matriz en el sistema de recomendación; por otro lado, proporciona un método factible para calcular la similitud en el sistema de recomendación.