Я пытаюсь создать основанную на пользователя совместную фильтрацию в MLlib, чтобы найти похожих пользователей из набора данных last-fm (на основе исполнителей, которых вы слушаете).Как сделать пользовательские рекомендации в Spark MLlib?
Apache Mahout может делать то, что я хочу достичь через GenericBooleanPrefUserBasedRecommender, но не достаточно быстрый, поэтому я хотел попробовать Spark & MLlib, но не смог его реализовать. У кого-нибудь есть работающий java/scala/python реализация этого или идея, как его реализовать? Я знаю, что MLlib имеет рекомендации по элементам через ALS, но это другое.
Если вы знакомы с реализацией ILLib от ALS, вы можете использовать userFeatures для создания матрицы подобия между пользователями и сортировки результата в зависимости от степени подобия. – jtitusj