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DIMSUM で類似度計算 ALS(交互最小二乗法)のようにアイテムとユーザの特徴量を同時に計算していくのでは... DIMSUM で類似度計算 ALS(交互最小二乗法)のようにアイテムとユーザの特徴量を同時に計算していくのではなく、アイテム同士の類似性をまずは計算し、その結果を使って、ユーザにアイテムを推薦するというような手続きを踏む古典的な協調フィルタリングのサンプルプログラムが欲しくなった。sparkのサンプルプログラムを探したが、なさそうだった。mahoutでは、Java実装の時代にはアプリケーションとして用意されていたが、現在のmahoutの解説のページを見ると、spark-it em similarityというのがあるがアイテムの類似性を計算するだけのようだ(おそらく今実装中なのかな?) さすがにmahoutをローカルで実行する環境を整えるのは大変なので、ちょっと手元のサンプルを使って、自分のマシンのsparkで計算してみた。 ちなみに、spark MLlibでベクトルのコサイン類似度を計算するに