数据预处理： 读取训练集(training.txt)和测试集(test.txt)的数据。 可以考虑将训练集进一步划分为新的训练集和验证集，如80%作为新的训练集，20%作为验证集。

好的，我们先来读取训练集和测试集的数据，并进行数据划分。

先，我们需要读取训练集(training.txt)和测试集(test.txt)的数据。你可以使用适当的编程语言或工具来完成这个任务。

假设你已经成功读取了数据，并将其存储在名为`training_data`和`test_data`的变量中。

接下来，我们可以将训练集进一步划分为新的训练集和验证集。你可以按照80%作为新的训练集，20%作为验证集的比例进行划分。

下面是一个示例代码片段，展示了如何进行数据划分：

import random

# 假设 training_data 是一个包含训练集数据的列表
# 划分比例，80%作为新的训练集，20%作为验证集
train_ratio = 0.8
train_size = int(train_ratio * len(training_data))

# 随机打乱训练集数据
random.shuffle(training_data)

# 划分训练集和验证集
new_training_data = training_data[:train_size]
validation_data = training_data[train_size:]

以上代码将会将训练集数据随机打乱，并按照80%作为新的训练集，20%作为验证集进行划分。你可以根据自己的实际情况进行调整。

完成这一步之后，你就得到了新的训练集(new_training_data)和验证集(validation_data)。接下来，你可以使用新的训练集数据，在训练集上训练不同的推荐算法模型。