Я работаю с этим руководством https://databricks-training.s3.amazonaws.com/movie-recommendation-with-mllib.html . Как можно рассматривать факторы, связанные с каждым фильмом? Другими словами, как мне посмотреть на обученную модель?
Совместная фильтрация Spark MLlib --- как просмотреть факторы фильма?
Ответы (1)
MatrixFactorizationModel, полученный в результате обучения ALS, в основном состоит из двух RDD: характеристик пользователя и продукта. Они общедоступны:
val userFeatures: RDD[(Int, Array[Double])] = model.userFeatures
val productFeatures: RDD[(Int, Array[Double])] = model.productFeatures
Оба являются RDD кортежей, где каждый кортеж представляет userId/productId и функции, вычисленные для этого пользователя/продукта.
person
stholzm
schedule
05.05.2015
