协同过滤算法介绍：    协同过滤常被用于推荐系统。这类技术目标在于填充“用户－商品”联系矩阵中的缺失项。Spark.ml目前支持基于模型的协同过滤，其中用户和商品以少量的潜在因子来描述，用以预测缺失项。Spark.ml使用交替最小二乘（ALS）算法来学习这些潜在因子。＊注意基于DataFrame的ALS接口目前仅支持整数型的用户和商品编号。显式与隐式反馈    基于矩阵分解的

Spark机器学习库(MLlib)指南       MLlib是Spark里的机器学习库。它的目标是使实用的机器学习算法可扩展并容易使用。它提供如下工具：       1.机器学习算法：常规机器学习算法包括分类、回归、聚类和协同过滤。       2.特征工程：特征提取、特征转换、特征选择以及降维。       3.管道：构造、评估和调整的管道的工具。       4.存储：保

Spark机器学习库(MLlib)指南       MLlib是Spark里的机器学习库。它的目标是使实用的机器学习算法可扩展并容易使用。它提供如下工具：       1.机器学习算法：常规机器学习算法包括分类、回归、聚类和协同过滤。       2.特征工程：特征提取、特征转换、特征选择以及降维。       3.管道：构造、评估和调整的管道的工具。       4.存储：保