交替最小二乘+ALS+推荐+Spark

在机器学习的上下文中，ALS 特指使用交替最小二乘求解的一个协同推荐算法。

它通过观察到的所有用户给产品的打分，来推断每个用户的喜好并向用户推荐适合的产品。

协同过滤常被应用于推荐系统，旨在补充用户-商品关联矩阵中所缺失的部分。

MLlib当前支持基于模型的协同过滤，其中用户和商品通过一小组隐语义因子进行表达，

并且这些因子也用于预测缺失的元素。

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