spark mllib中ALS算法思想

时间 2019-12-12

标签 spark mllib als 算法思想栏目 Spark 繁體版

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对于一个users-products-rating的评分数据集，ALS会创建一个user*product的m*n的矩阵其中，m为users的数量，n为products的数量可是在这个数据集中，并非每一个用户都对每一个产品进行过评分，因此这个矩阵每每是稀疏的，用户i对产品j的评分每每是空的 ALS所作的事情就是将这个稀疏矩阵经过必定的规律填满，这样就能够从矩阵中获得任意一个user对任意一个pr

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1. Spark中MLlib中的ALS算法物品推荐代码实现；
2. 利用Spark MLlib实现协同过滤(ALS)算法实例(Python)
3. MLlib协同过滤ALS算法初探
4. Spark MLlib中ALS交替最小二乘法推荐算法的使用
5. Spark MLlib FPGrowth算法
6. spark MLlib 概念 6：ALS（Alternating Least Squares） or (ALS-WR)
7. Spark MLlib回归算法LinearRegression
8. 转载：Databricks孟祥瑞：ALS 在 Spark MLlib 中的实现
9. 创新实训（39）——学习基于Spark MLlib包的ALS推荐算法
10. 协同过滤(ALS)算法原理及Spark MLlib调用实例(Scala/Java/Python)
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