Spark MLlib ALS中的非整数in

在Spark MLlib中，ALS（交替最小二乘法）是一种协同过滤算法，用于推荐系统中的用户-物品评分矩阵分解。ALS算法通过迭代优化用户和物品的隐含特征向量，从而预测用户对未评分物品的评分。

非整数in是ALS算法中的一个参数，用于控制用户和物品的隐含特征向量的维度。通常情况下，非整数in的取值范围为(0,1]，表示将原始的用户-物品评分矩阵分解为低维的隐含特征向量表示。较小的非整数in值可以减少模型的复杂度，但可能会损失一些信息；较大的非整数in值可以更好地拟合原始评分矩阵，但可能导致过拟合。

ALS算法的优势在于能够处理大规模的稀疏数据，并且能够自动学习用户和物品的隐含特征，从而实现个性化的推荐。它在推荐系统、广告推荐、新闻推荐等领域有广泛的应用。

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