als演算法描述：
1、als演算法用來補全使用者評分矩陣。由於使用者評分矩陣比較稀疏，將使用者評分矩陣進行分解，變成v和u的乘積。通過求得v和u兩個小的矩陣來補全使用者評分矩陣。
2、als演算法使用交替最小二乘法來進行求解。
3、als分為顯示反饋和隱式反饋兩種。顯示反饋是指使用者有明確的評分。對於商品推薦來說，大部分是通過使用者的行為，獲取隱式反饋的評分。
隱式反饋評分矩陣需要進行處理，如果有使用者評分則置為1，沒有則賦值為0。但是對這個處理後的評分矩陣，再有乙個置信度來評價這個評分。置信度等於1+a*使用者真實評分
4、als的代價函式是估計值和現有的評分值誤差的平方和，引入了l2正則
als演算法引數：
引數：rating：由使用者-物品矩陣構成的訓練集
rank：隱藏因子的個數
numiterations: 迭代次數
lambda：正則項的懲罰係數
alpha： 置信引數
als交替最小二乘法求解步驟：
最小二乘法是通過最小化誤差的平方和來尋找和資料最匹配的函式。
使用交替最小二乘法來求解。步驟是先設定乙個x規定，然後求解另乙個矩陣y。然後再固定乙個矩陣y，求解另乙個矩陣x。這就是交替二乘法的步驟。
在矩陣求解的過程中，比如固定y，求解x的話，目標評分矩陣a。x的每一行可以獨立求解，x的第i行和y的計算得到a的第i行。
這樣的話，對於每一步來說，x或者y的行或者列都是可以獨立並行求解的。這樣als就可以進行並行化計算了。
準備演算法面試
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