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基于交替最小二乘法（ALS）算法的协同过滤推荐案例实战【Spark MLlib】

交替最小二乘法（ALS）是统计分析中最常用的逼近计算的一种算法，其交替计算结果使得最终结果尽可能地逼近真实结果。而ALS的基础是最小二乘法（LS算法），LS算法是一种常用的机器学习算法，它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便的求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平...

2018-05-27 20:14 阅读(412)

利用Spark MLlib实现协同过滤(ALS)算法实例(Python)

协作过滤协同过滤通常用于推荐系统。这些技术旨在填补用户项目关联矩阵的缺失条目。 spark.ml目前支持基于模型的协作过滤，其中用户和产品由一组可用于预测缺失条目的潜在因素来描述。 spark.ml使用交替最小二乘（ALS）算法来学习这些潜在因素。实现中spark.ml有以下参数： numBlocks是为...

2018-04-07 16:24 阅读(1423)

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