交替最小二乘法(Alternating Least Squares,简称ALS)是一种常用的协同过滤算法,在 Spark MLlib 中提供了 ALS 的实现。本文将深入探究 ALS 算法的源代码,并解析其实现原理。
ALS 是一种基于矩阵分解的推荐算法,通过将用户-物品评分矩阵分解为两个低维矩阵来进行推荐。在 Spark MLlib 中,ALS 算法的源代码主要包含在 org.apache.spark.ml.recommendation.ALS 类中。
以下是 ALS 算法的主要源代码:
class ALS private(
private var rank: Int,
private var maxIter:
本文详细探讨了Spark MLlib中交替最小二乘法(ALS)的实现原理,通过源码分析展示了如何在ALS算法中进行矩阵分解和迭代更新,帮助读者深入理解这一推荐系统的常用算法。
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