Spark ML ALS 协同过滤输入数据集要求

【问题标题】：Spark ML ALS collaborative filtering input dataset requirementsSpark ML ALS 协同过滤输入数据集要求
【发布时间】：2017-03-17 02:01:17
【问题描述】：

当使用 spark 的 ml ALS 进行协同过滤时，我应该只使用现有评级还是生成整个分解矩阵，为不存在的评级填充 0？

即

           prod1    prod2    prod3
user1        .5       x      .3   
user2         x      .2      .2   
user3        .1       x       x

对于上面的示例，输入评级应该是现有的一个或整个矩阵

【问题讨论】：

【解决方案1】：

隐式反馈

没有理由添加人工评分，因为它不会带来任何额外信息。

你不应该添加人为的评分，因为 0 分不是中性的，它会影响结果。

【讨论】：