為什麼要在推薦系統中用隱式因子分解-隱語義模型？
因為在實際專案中，我們的使用者很多專案都是沒有評分的，並且很多情況下評分值都是缺失的。或者很稀疏。
那麼我們分解為使用者因子矩陣和專案因子矩陣，然後在低維空間進行計算，這樣的話資料會更加稠密。然後反過來我們來**缺失值，這就是目的。
在這裡為什麼不用隨機梯度下降而是用als
首先在實際專案中，顯示反饋是比較少的，那麼我們就需要隱式反饋
第二點：als是乙個凸優化問題，核心是em
第三點：als適合大資料併發場景，效率非常高。
交替最小二乘法
矩陣的奇異值分解 svd 特別詳細的總結，參考 1 低秩近似 2 特徵降維 相似度和距離度量 參考 在機器學習中，als指使用交替最小二乘求解的乙個協同推薦演算法。每一行代表乙個使用者 u1,u2,u8 每一列代表乙個商品 v1,v2,v8 使用者的打分為1 9分。這個矩陣只顯示了觀察到的打分，我們...
Spark MLlib交替最小二乘法ALS原始碼解析
請先閱讀leboop發布的博文 spark mllib協同過濾之交替最小二乘法als原理與實踐 核心 如下 定義als，引數初始化 val als new als setrank 50 setmaxiter 10 setregparam 0.01 setusercol userid setitemc...
最小二乘法
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