标签： machine-learning matrix-factorization recommender-systems
我了解ALS可以部分并行计算，因为我们可以独立处理行/列来计算项目/用户潜在特征，但是如果我们已经计算过user_latent特征，那么下一步将需要item_latent特征来计算user_latent功能等。
所以，我的问题是它是否可以进一步优化？或者我们可以并行处理一个大矩阵这一事实足以满足实际应用。