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本文探讨如何在Spark中使用ALS进行矩阵分解，特别是在只有点击数据（0/1）而无评分的情况下。作者通过实验比较了ML与MLlib两个版本的ALS，并分析了结果。实验结果显示，尽管ALS1表现较好，但HR@50过低，可能需要调整数据处理方式以匹配无评分场景。
hi各位大佬好，我是菜鸟小明哥，最近在搞spark的破事，别人一问只会pyspark有点low，因此有必要学习下java-spark，以ALS为例开展，毕竟也是推荐中常用的方法，这个有必要知道。
疑问：ALS似乎只能用于评分的进行矩阵分解，如果是点击（0或1）咋办，没有评分（得不到评分），能将0/1视为评分这样做么？？
带着问题开始！！
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前置博文，java读取movielens数据，maven环境问题，
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