MLlib MatrixFactorizationModel RecommendationProducts（user，num）还返回训练数据产品项

Question

我已经使用Spark MLib创建了ALS模型：

import org.apache.spark.mllib.recommendation.ALS
import org.apache.spark.mllib.recommendation.MatrixFactorizationModel

// Build the recommendation model using ALS
val rank = 10
val numIterations = 10
val model = ALS.train(trainingGrid, rank, numIterations)

我的训练网格的结构是这样的：

+-----------+----------+---------+--------+---------+
|.  Bought|cidIndex|productIndex|
+-----------+----------+---------+--------+---------+
|     true|    38.0| 113959.0|
|    false|    38.0| 193806.0|
|     true|    38.0| 260716.0|
|     true|    38.0|   7038.0|
|    false|   107.0|  93949.0|
|    false|    38.0|  13484.0|
|    false|    38.0|  59290.0|
|    false|    38.0|  76696.0|
|    false|   107.0|  71311.0|
|     true|    38.0|  92553.0|
+-----------+----------+---------+--------+---------+

它有大约2万条这样的记录。

培训结束后，我打电话给

val products = model.recommendProducts(38,5)

这将使我返回以下项目：

Rating(38,260716,0.9800308437967447)
Rating(38,219601,0.9800308437967447)
Rating(38,61616,0.9800308437967447)
Rating(38,113959,0.9800308437967447)
Rating(38,92553,0.9800308437967447)

这5项问题中的3项已经存在于训练数据中。 260716、113959和92553。

当我致电ALS推荐产品时，我所期望的只是推荐用户尚未购买的产品。但是令我惊讶的是，为什么模型会返回训练数据中已经存在的数据。

有人可以帮助我如何避免训练数据本身得到预测吗？