【Spark MLlib】(六)协同过滤 (Collaborative Filtering) 算法分析

【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 ...

【Spark MLlib】(一)架构解析(包含分类、回归、聚类和协同过滤)

【Spark MLlib】(一)架构解析(包含分类、回归、聚类和协同过滤)

文章目录一、前言二、MLlib的底层基础解析三、MLlib的算法库分析四、MLlib的实用程序分析一、前言从以下架构图可以看出MLlib主要包含三个部分:底层基础:包括Spark的运行库、矩阵库和向量库;算法库:包含广义线性模型、推荐系统、聚类、决策树和评估的算法;实用程序:包括测试数据的生成、外部...

Spark MLlib中的协同过滤的作用是什么?

Spark MLlib中的协同过滤的作用是什么?

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...

Spark(十一) -- Mllib API编程 线性回归、KMeans、协同过滤演示

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