【Spark MLlib】（六）协同过滤 (Collaborative Filtering) 算法分析
文章目录一、协同过滤1.1 概念1.2 分类二、矩阵分解2.1 显式矩阵分解2.2 隐式矩阵分解（关联因子分确定，可能随时会变化）2.3 最小二乘法（Alternating Least Squares ALS）：解决矩阵分解的最优化方法三、Spark MLlib中ALS算法的应用一、协同过滤1.1 概念协同过滤是一种借助"集体计算"的途径。它利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜....
Spark MLlib中的协同过滤
本文主要通过Spark官方的例子理解ALS协同过滤算法的原理和编码过程，然后通过对电影进行推荐来熟悉一个完整的推荐过程。 协同过滤 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。Spark MLlib实现了交替最小二乘法(ALS) 来学习这些隐性语义因子。 ....
Spark（十一） -- Mllib API编程 线性回归、KMeans、协同过滤演示
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