该代码示例展示了如何利用PySpark的ALS(交替最小二乘)算法构建一个推荐系统。首先导入必要的库，创建SparkSession，然后读取用户评分数据并进行清洗。接着，用ALS模型进行训练，最后对特定用户进行推荐。ALS算法通过矩阵分解实现用户-物品评分预测，实现基于用户的协同过滤推荐。
- 导入必要的库
from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.recommendation import ALS
- 创建SparkSession
conf = SparkConf().setAppName("Intelligent Recommendation System")
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