本文主要是介绍ALS算法在菜品智能推荐系统的应用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
核心推荐模块的推荐算法是基于用户推荐模
型（user_model）协同过滤的矩阵分解过滤算法 ALS。其算法原理可叙述为：
ALS收集大数据样本的用户评分喜好信息，训 练推荐模型，基于该模型进行协同过滤。
对于任意一个形如用户-商品-评分的评分数据 集合，ALS都会相应地建立一个用户-商品的m*n 的协同矩阵（m代表商品数量，n代表用户数量）。 该矩阵例如图1所示。
什么是spark？
什么是ALS？
计算公式
整体模型框架
这篇关于ALS算法在菜品智能推荐系统的应用的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
