协同过滤(ALS)算法原理及Spark MLlib调用实例(Scala/Java/Python)

协同过滤java 算法介绍：python     协同过滤常被用于推荐系统。这类技术目标在于填充“用户－商品”联系矩阵中的缺失项。Spark.ml目前支持基于模型的协同过滤，其中用户和商品以少许的潜在因子来描述，用以预测缺失项。Spark.ml使用交替最小二乘（ALS）算法来学习这些潜在因子。算法 ＊注意基于DataFrame的ALS接口目前仅支持整数型的用户和商品编号。sql 显式与隐式反馈ap

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