個性化推薦調優：重寫spark推薦api
最近用spark的mlib模塊中的協同過濾庫做個性化推薦。spark裏面用的是als算法，本質上是矩陣分解svd降維，把一個M*N的用戶商品評分矩陣分解爲M*K的userFeature(用戶特徵矩陣)和K*N的productFeature(商品特徵矩陣)，由於K遠小於N和M，存儲和計算獲得相應的優化。 這樣對於一個用戶a，推薦100個商品怎麼做呢？取a的特徵向量（1*K）和productFeat
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