推荐系统通常使用捕获用户-项目交互的数据集进行评估，这些数据集通常附带元数据。常见的例子包括 MovieLens、Amazon Product Data、Netflix Prize 和 Last.fm。这些数据集的大小、领域和结构各不相同，使开发人员能够在不同条件下测试算法。例如，MovieLens 提供电影评分，而亚马逊的数据集包括产品评论和购买历史。这些数据集被广泛采用，因为它们提供了现实的场景，例如稀疏交互或冷启动问题，这对于评估推荐系统的鲁棒性至关重要。
MovieLens 是一个用于协同过滤的基准数据集，其大小范围从 100,000 到 2500 万个评分。它包括用户对电影的评分（1-5 星），以及类型和时间戳数据。 Amazon Product Dataset 包含产品评论、元数据（例如，产品类别）和用户-项目图，使其适合于测试结合了协同过滤和基于内容的过滤的混合模型。 Netflix Prize dataset 虽然不再公开可用，但它是 2006 年比赛中使用的大规模电影评分集合，并且仍然是评估可伸缩性的参考。 Last.fm 专注于音乐推荐，提供隐式反馈（例如，播放次数）和社交网络数据，这对于测试处理非显式用户行为的模型很有用。
在选择数据集时，开发人员应考虑问题的需求。例如，MovieLens 非常适合显式反馈场景（例如，预测评分），而 Last.fm 适合隐式反馈任务（例如，预测用户参与度）。像亚马逊这样的数据集对于测试电子商务中的推荐很有价值，在电子商务中，元数据和时间动态很重要。通常需要预处理步骤，例如过滤稀疏交互或将数据拆分为训练/测试集。基于数据集的结构，应用诸如 RMSE（用于评分预测）或 precision@k（用于 top-N 推荐）之类的指标。公开可用的拆分（例如，Netflix 的测试集）有助于标准化比较，但对于特定于领域的评估，可能需要自定义拆分。