Spark MLlib协同过滤---如何查看电影因素？

Question

我正在完成本教程https://databricks-training.s3.amazonaws.com/movie-recommendation-with-mllib.html。如何查看与每部电影相关的因素？换句话说，我如何看待已经训练过的模型？

Answer 1

ALS培训返回的MatrixFactorizationModel基本上由两个RDD组成，即用户和产品功能。它们可以公开访问：

val userFeatures: RDD[(Int, Array[Double])] = model.userFeatures
val productFeatures: RDD[(Int, Array[Double])] = model.productFeatures

两者都是元组的RDD，其中每个元组代表userId / productId 以及为此用户/产品计算的功能。