Spark MLlib交替最小二乘法（Alternating Least Squares, ALS）源码解析

交替最小二乘法（ALS）是Spark MLlib中用于协同过滤推荐系统的一种常用算法。它通过迭代的方式，交替优化用户和物品的隐含特征向量，以最小化观测值与预测值之间的平方误差。本文将对Spark MLlib中ALS算法的源码进行详细解析，并提供相应的源代码。

首先，让我们来了解ALS算法的基本原理。ALS算法主要包含两个步骤：优化用户向量和优化物品向量。在每个步骤中，只优化其中一个向量，而将另一个向量视为固定。这样交替进行下去，直到达到收敛条件为止。

以下是Spark MLlib中ALS算法的源码解析：

from pyspark.ml.recommendation import ALS

# 创建ALS模型对象
als = ALS(rank=10, maxIter=</