ALS推荐算法介绍
Spark MLib支持的ALS推荐算法是机器学习的协同过滤算法。根据用户的评分来推断每个用户的喜好，并进行推荐。

评分
显式评分：用户直接对产品的评分
隐式评分：根据用户选择的产品记录，但不知道评分等级

稀疏矩阵（Sparse Matrix）问题
当用户与产品评分成千上万时，矩阵会很大，而且很多会是空白的，使用计算机处理这样的矩阵会很浪费内存，且花费很多时间。

即就是一个矩阵分解的过程，参考于尚硅谷推荐系统

参考连接：https://blog.csdn.net/weixin_42914564/article/details/95476759