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ALS（alternating least squares）：基于模型的推荐算法，基本思想是对稀疏矩阵进行模型分解，评估出缺失项的值，以此来得到一个基本的训练模型。
ALS是采用交替的最小二乘法来算出缺失项的，交替的最小二乘法是在最小二乘法的基础上发展而来的。
ALS目前集成到Spark里面，使用非常便利。
程序通过已有的 users，items，score 数据矩阵生成模型，预测新用户对物品的喜好度。