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隐语义模型推荐系统（基于用户的协同过滤推荐算法代码）
2025-05-16人已围观
隐语义模型推荐系统（基于用户的协同过滤推荐算法代码）
项目采用ALS作为协同过滤算法，根据MongoDB中的用户评分表计算离线的用户商品推荐列表以及商品相似度矩阵。
基于用户的协同过滤推荐算法代码
通过ALS训练出来的Model来计算所有当前用户商品的推荐列表，主要思路如下：
1. userId和productId做笛卡尔积，产生（userId，productId）的元组
2. 通过模型预测（userId，productId）对应的评分。
3. 将预测结果通过预测分值进行排序。
4. 返回分值最大的K个商品，作为当前用户的推荐列表。
最后生成的数据结构如下：将数据保存到MongoDB的UserRecs表中
新建recommender的子项目OfflineRecommender，引入spark、scala、mongo和jblas的依赖：
同样经过前期的构建样例类、声明配置、创建SparkSession等步骤，可以加载数据开始计算模型了。
核心代码如下：
上面就是小居数码小编今天给大家介绍的关于（基于用户的协同过滤推荐算法代码）的全部内容，希望可以帮助到你，想了解更多关于数码知识的问题，欢迎关注我们，并收藏，转发，分享。
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2. 通过模型预测（userId，productId）对应的评分。
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同样经过前期的构建样例类、声明配置、创建SparkSession等步骤，可以加载数据开始计算模型了。
核心代码如下：
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