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Build a recommender system with PySpark: Implicit ALS
使用 Apache Spark 2.1.0 (PySpark) 建立一個 GitHub repositories 的推薦系統，採用 implicit feedback 的 ALS (Alternating Least Squares) 協同過濾演算法。我們以 user 在 GitHub 上所打星的 repo 作為推薦系統的訓練數據。
完整的步驟與程式碼可以在 https://github.com/vinta/albedo 找到。
Generate negative samples for recommender system?
對 implicit feedback 的 ALS 來說，手動加入負樣本（Rui = 0 的樣本）是沒有意義的，因為 missing value / non-observed value 對該演算法來說本來就是 0，表示用戶確實沒有對該物品做出行為，也就是 Pui = 0 沒有偏好。