ALS 如何交替以生成预测

使用 PySpark 构建推荐引擎

Jamen Long

Data Scientist at Nike

部分空白的矩阵

使用 PySpark 构建推荐引擎

部分空白的矩阵，与两个已完全填充的因子矩阵

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部分空白的矩阵与两个完全填充的因子矩阵；一者标注"adjusted"，其余标注"constant"

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与上图相同，附图：x 轴迭代次数，y 轴 RMSE；左上有一高点

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与上图相同的图，新增一点更右更低，并以线相连

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与上图相同：x 轴为迭代次数，y 轴为 RMSE；另一点在更右更低处，点间有连线

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与上图相同，但有更多点，显示模型迭代时 RMSE 下降

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部分空白的矩阵，箭头指向另一被完全填充的近似矩阵

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部分空白的矩阵

使用 PySpark 构建推荐引擎

部分空白的矩阵与两个已完全填充的因子矩阵

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部分空白的矩阵，其中一个值被高亮；两个因子矩阵中相应的行与列被高亮

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部分空白的矩阵，另一个值被高亮；两个因子矩阵中对应的行与列被高亮

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部分空白的矩阵，又一值被高亮；两个因子矩阵中对应的行与列被高亮

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部分空白的矩阵，水平箭头指向各行首个值；并列两个因子矩阵

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部分空白的矩阵，垂直向下箭头指向各列首个值；并列两个因子矩阵

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原始矩阵与两个因子矩阵，因子矩阵中所有值被高亮

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原始矩阵与两个因子矩阵；因子矩阵所有值高亮，原始矩阵中的空白单元格被高亮

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加入第四个矩阵，显示 ALS 如何填充空白单元格

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Passons à la pratique !

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