ユーザーにアイテムを推奨するようなタスクの場合、データセットをトレーニングデータセットとテストデータセットの2つに分割し、平均絶対誤差を使用して結果を評価できます。ただし、アイテムの類似アイテムを見つける必要がある場合、結果を評価する方法がわかりません。たとえば、
入力：
userid、itemid、score
1、123、5
2、222、1
...。
svd.similar(123)
出力は多分：（222,0.98）、（121,0.78）... svdから見つかった同様のアイテムが良いかどうかわかりません、結果を評価する方法は？