在case_study中如何使用全数据集

您好，我的数据集是一个inter文件，包括user_id, item_id和rating，按照[0.8, 0.1, 0.1]比例划分后，test_data中的user数量和item数量与总的数量相同，交互数量是总数据的10%。我想利用case_study进行多轮推荐的模拟，每一轮模拟要对每个用户给出推荐列表，再将本轮用户评分加入训练数据，训练模型进行下一轮推荐。因此我需要使用全数据进行训练和测试，看到case_study只支持test_data，想问一下test_data中的inter数量较少，会对case_study的结果有影响吗？可以在case_study中使用全数据集吗？谢谢！以下是我的配置参数，使用的是ItemKNN算法

parameter_dict = {
    'data_path': '/kaggle/working/',
    'USER_ID_FIELD': 'user_id',
    'ITEM_ID_FIELD': 'movie_id',
    'RATING_FIELD': 'rating',
    'user_inter_num_interval': "[0,Inf)",
    'item_inter_num_interval': "[0,Inf)",
    'load_col': {'inter': ['user_id', 'movie_id', 'rating']},
    'val_interval': {'rating': "[1,5]"},
    'field_separator': ",",
    'gpu_id': "0",
    'seed': 2024,
    'epochs': 1,
    'repeatable': True,

    'n_neighbors': 50,
    'metric': 'cosine',
    'center': True,
    'aggregate': "weighted_mean",
    'min_neighbors': 10,
    'min_similaity': 0.03,

    'eval_args': {
        'group_by': 'user',
        'mode': 'full'},
    'eval_setting': 'RO_RS',
    'split_ratio': [0.8, 0.1, 0.1]
}

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在case_study中如何使用全数据集 #2018