我在一个真实世界的数据集上使用协同过滤算法（SVD）。现在我遇到了数据稀疏的问题。这意味着用户/物品评分矩阵的稀疏度大约为0.01%。我将数据按80/20的比例分割成训练/测试集，我发现测试集中只有少数用户和物品在训练集中出现过，所以我只能使用测试集中的少数评分来计算RMSE。你能给我一些建议来解决这个问题吗？
回答：
在推荐系统的情况下，通常会将每个用户的历史记录分割成训练和测试集。更详细地说：
- 对于每个用户，我们列出他互动过的物品。
- 最好是按时间（递增）排序，以克服“时间旅行问题”（用户可能会重新访问已知的物品，所以你不希望在早期的数据集上进行测试）。
- 通常，你使用数据集的前（1-k）百分比作为训练集，其余部分作为测试集。
