spark mllib中如何实现基于ALS计算

spark mllib中如何实现基于ALS计算

spark mllib提供了一个基于ALS的推荐算法实现。ALS算法首先基于用户对物品的评分数据来学习隐含特征，然后根据学习到的特征来预测用户对物品的评分。

spark mllib中的ALS算法实现了一个基于隐语义模型（LFM）的推荐算法。 ALS算法的基本思想是：通过在矩阵分解中学习用户和物品的隐含特征来预测用户对物品的评分。

在spark mllib中实现ALS算法需要以下步骤：

1. 使用spark mllib的ALS算法实现一个基于隐语义模型的推荐算法。

2. 将训练数据转换成spark mllib需要的格式。

3. 训练ALS模型。

4. 使用训练好的ALS模型预测用户对物品的评分。