協同過濾(ALS)算法原理及Spark MLlib調用實例(Scala/Java/Python)

協同過濾java 算法介紹：python     協同過濾常被用於推薦系統。這類技術目標在於填充「用戶－商品」聯繫矩陣中的缺失項。Spark.ml目前支持基於模型的協同過濾，其中用戶和商品以少許的潛在因子來描述，用以預測缺失項。Spark.ml使用交替最小二乘（ALS）算法來學習這些潛在因子。算法 ＊注意基於DataFrame的ALS接口目前僅支持整數型的用戶和商品編號。sql 顯式與隱式反饋ap

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