个性化推荐调优：重写spark推荐api
最近用spark的mlib模块中的协同过滤库做个性化推荐。spark里面用的是als算法，本质上是矩阵分解svd降维，把一个M*N的用户商品评分矩阵分解为M*K的userFeature(用户特征矩阵)和K*N的productFeature(商品特征矩阵)，由于K远小于N和M，存储和计算获得相应的优化。 这样对于一个用户a，推荐100个商品怎么做呢？取a的特征向量（1*K）和productFeat
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