在矩陣分解在協(xié)同過濾推薦算法中的應(yīng)用中，我們對矩陣分解在推薦算法中的應(yīng)用原理做了總結(jié)，這里我們就從實踐的角度來用Spark學(xué)習(xí)矩陣分解推薦算法。

1. Spark推薦算法概述

　　　　在Spark MLlib中，推薦算法這塊只實現(xiàn)了基于矩陣分解的協(xié)同過濾推薦算法。而基于的算法是FunkSVD算法，即將m個用戶和n個物品對應(yīng)的評分矩陣M分解為兩個低維的矩陣：

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