Spark MLlib协同过滤算法
算法说明 协同过滤(Collaborative Filtering,简称CF,WIKI上的定义是:简单来说是利用某个兴趣相投、拥有共同经验之群体的喜好来推荐感兴趣的资讯给使用者,个人透过合作的机制给予资讯相当程度的回应(如评分)并记录下来以达到过滤的目的,进而帮助别人筛选资讯,回应不一定局限于特别感兴趣的,特别不感兴趣资讯的纪录也相当重要。 协同过滤常被应用于推荐系统。这些技术旨在补充用户—商品关联矩阵中所缺失的部分。 MLlib当前支持基于模型的协同过滤,其中用户和商品通过一小组隐性因子进行表达,并且这些因子也用于预测缺失的元素。MLLib使用交替最小二乘法(ALS) 来学习这些隐性因子。 用户对物品或者信息的偏好,根据应用本身的不同,可能包括用户对物品的评分、用户查看物品的记录、用户的购买记录等。其实这些用户的偏好信息可以分为两类: 显式的用户反馈:这类是用户在网站上自然浏览或者使用网站以外,显式地提供反馈信息,例如用户对物品的评分或者对物品的评论。 隐式的用户反馈:这类是用户在使用网站是产生的数据,隐式地反映了用户对物品的喜好,例如用户购买了某物品,用户查看了某物品的信息,等等。...
