Question

我想尝试一下ALS机器学习算法的例子。我的代码工作正常，但我不理解算法中使用的参数rank。

我在java中有以下代码

    // Build the recommendation model using ALS
    int rank = 10;
    int numIterations = 10;
    MatrixFactorizationModel model = ALS.train(JavaRDD.toRDD(ratings),
            rank, numIterations, 0.01);

我已经阅读了一些内容，它是模型中潜在因素的数量。

假设我有一个包含100行的（用户，产品，评级）数据集。应该是rank（潜在因素）的值。

Answer 1

如你所说，等级是指假定的潜在或隐藏因素。例如，如果您正在测量不同的人喜欢电影并试图对它们进行交叉预测，那么您可能会有三个字段：人物，电影，星星数量。现在，让我们说你是无所不知的，你知道绝对真理，你知道事实上所有的电影评级都可以通过3个隐藏因素，性别，年龄和收入来完美预测。在那种情况下，＆＃34;排名＆＃34;你的跑步应该是3。

当然，您不知道有多少潜在因素（如果有的话）驱动您的数据，因此您必须猜测。您使用的越多，结果越好，但您需要的内存和计算时间就越多。

一种工作方式是从5-10开始，然后增加它，一次说5，直到你的结果停止改善。这样，您可以通过实验确定数据集的最佳排名。

什么是Apache Spark Mllib中ALS机器学习算法的排名

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