Spark MLlib ALS音乐推荐模型

Spark MLlib 的 ALS 推荐系统项目，挺适合拿来练手推荐算法的。基于协同过滤思想，用的是交替最小二乘（ALS）算法，逻辑也不复杂，就是把用户和歌曲打分拆成两个矩阵交替训练。你只要喂进去用户 ID、歌曲 ID和评分数据，它就能预测你喜欢的音乐。嗯，用DataFrame API数据也方便，响应也快，代码也挺清晰的。

项目结构还蛮清爽，data/放数据，src/main/scala/是主程序，build.sbt配好就能跑，比较适合用来理解 Spark 的实际应用场景。你可以自己改参数比如rank、iterations、regParam试试，看看推荐效果怎么变。

除了评分预测，项目里你也可以尝试加点花活——比如加个新歌推荐模块，或者做个流行度打分啥的。想玩实时推荐也行，用Spark Streaming搞起来就好。整体来说，用来理解推荐系统的主流程、模型训练和大数据都蛮合适的。

顺手还可以看看这些相关文章，是那篇《Python 实现 ALS 算法》，和这个项目互补性强；还有像电商平台的协同过滤，也能拓宽思路。，玩明白这个项目，对你搞推荐系统挺有的。

如果你对推荐算法感兴趣，又刚好想深入理解Spark MLlib，那这个项目还蛮值得一试的。