Spark MLlib 之 大规模数据集的相似度计算原理探索

Spark MLlib 之 大规模数据集的相似度计算原理探索 无论是ICF基于物品的协同过滤、UCF基于用户的协同过滤、基于内容的推荐，最基本的环节都是计算相似度。如果样本特征维度很高或者<user, item, score>的维度很大，都会导致无法直接计算。设想一下100w*100w的二维矩阵，计算相似度怎么算？ 更多内容参考——我的大数据学习之路——xingoo 在spark中RowMatri

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