今天來使用spark中的ALS算法做一個小推薦。需要數據的話可以點擊查看初識sparklyr—電影數據分析，在文末點擊閱讀原文即可獲取。 其實在R中還有一個包可以做推薦，那就是recommenderlab。如果數據量不大的時候可以使用recommenderlab包，之前也用該包做過 ...

數據集下載地址：http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ ...

的商品。然而，相比較其他機器學習算法，推薦引擎的輸出更加的直觀，有時候的推薦效果讓人吃驚。作為機器學習開篇 ...

本文內容和代碼是接着上篇文章來寫的，推薦先看一下哈~ 我們上一篇文章是寫了電影推薦的實現，但是推薦內容是否合理呢，這就需要我們對模型進行評估 針對推薦模型，這里根據 均方差 和 K值平均准確率 來對模型進行評估，MLlib也對這幾種評估方法都有提供內置的函數 在真實情況下，是要不斷地對推薦模型 ...

ALS算法參數: // ALS關鍵代碼 val model =ALS.train(訓練集,rank,循環次數iter,lambda) 那是怎么想到要這樣設置的呢？那就要在了解算法的基礎上來設置此參數； 1、訓練集，數據格式：（用戶id 物品id 評分(0-1 ...

ALS算法中文名又稱為最小二乘法，在機器學習中，ALS特指使用最小二乘法求解的協同過濾算法中的一種 ALS算法在構建spark推薦系統時，是用的最多的協同過濾算法，集成到了spark中ml庫和mllib庫中(ml庫算法接口基於DataFrames,mllib庫算法接口基於RDDs,ml庫使用 ...

ALS 是什么？ ALS 是交替最小二乘 （alternating least squares）的簡稱。 在機器學習的上下文中，ALS 特指使用交替最小二乘求解的一個協同推薦算法。 它通過觀察到的所有用戶給產品的打分，來推斷每個用戶的喜好並向用戶推薦適合的產品。 協同過濾 常被應用於推薦系統 ...

1.ALS算法流程： 初始化數據集和Spark環境----> 切分測試機和檢驗集------> 訓練ALS模型------------> ...