在推荐系统中，数据稀疏性通常通过计算用户-物品交互矩阵的稀疏度来衡量。用户-物品交互矩阵是一个二维矩阵，其中行表示用户，列表示物品，矩阵中的每个元素表示用户对物品的交互情况（如评分、点击、购买等），如果用户与物品有交互，则对应位置的元素不为空；否则为空。

数据稀疏性可以通过以下指标来计算：

1. 密度（Density）： 密度是指用户-物品交互矩阵中非空元素的比例，即已有交互数据的占比。计算公式为：

                                             

1. 稀疏度（Sparsity）： 稀疏度是密度的补数，即非空元素和总元素之间的差值。稀疏度表示了用户-物品交互矩阵中空白位置的比例，即数据缺失的程度。计算公式为：

                                                    

       一般来说，密度越高，稀疏度越低，表示数据集中的交互数据越丰富；而密度越低，稀疏度越高，表示数据集中的交互数据越稀疏。

       通过计算数据集的稀疏度，可以帮助推荐系统的开发者和研究者了解数据集的特点，从而采取相应的策略来处理数据稀疏性，提高推荐系统的性能和效果。