Пакет рекомендаций pyspark ml включает реализацию ALS, основанную на статье Ху, Корена и Волинского: http://yifanhu.net/PUB/cf.pdf для наборов данных неявной обратной связи.
https://spark.apache.org/docs/2.3.0/ml-collaborative-filtering.html https://spark.apache.org/docs/2.3.1/api/python/_modules/pyspark/mllib/recommendation.html
Предоставляет ли реализация встроенный вызов функции для генерации, для предсказания для данного пользователя и элемента, p_ui, линейного разложения, вносящего вклад в прошлые действия, как представлено уравнением (7) в статье HKV?
Т.е. есть ли встроенный способ извлечения матриц s ^ u_ij и c_uj уравнения (7)?
Просматривая веб-документы API, я этого не вижу.Надеясь, что другие могли столкнуться с этим.