作为一位在加拿大生活多年的中国人，我可以分享一些关于机器学习领域中交叉打分问题的挑战。在加拿大，机器学习领域的学术研究和产业应用非常活跃，因此交叉打分问题也备受关注。这类问题的挑战之一是数据稀疏性，即很多用户对物品的评分数据较为有限，这会影响模型的准确性和泛化能力。另外，评分的主观性和多样性也是挑战之一，不同用户对同一物品的评分可能存在差异，模型需要能够捕捉这种复杂性。此外，交叉打分问题还涉及到选择合适的特征表示和模型设计，需要综合考虑数据特点和算法性能。在加拿大，学者和行业从业者们在这些挑战上进行着积极的研究和探索，致力于提升交叉打分问题的解决效果。
