在訓練集上，假設按模型給目標用戶推薦的項目集合為R，第一，因為在計算過程中，可以計算出每個用戶和目標用戶的相似度，那么實際上所有的目標用戶沒有行為過的項目都有可能推薦給目標用戶，這種情況下還怎么去解決實驗評測中準確率問題。第二，假設目標用戶的鄰近集合中每個用戶都對項目A有點擊，而目標用戶對項目A沒有點擊，那么依據理論，目標用戶對項目A的評分等于目標用戶與相似用戶的相似度乘以相似用戶對A的評分的累加和，在這種情況下，如果鄰近用戶過多的話（一般用戶數據集都是幾千幾萬以上的），那目標用戶對項目A的評分會顯得非常大，遠遠大于5分，這種情況下實驗同樣無法合理計算。請問老師，這兩個問題怎么解決。