ALS 算法的协同过滤思路，蛮适合做菜品推荐这种多用户多物品场景的。用户吃过啥、喜欢啥，全都能转成矩阵搞定。你只要喂进用户评分数据，它就能用矩阵分解帮你找出“你也喜欢”的那一类。优点挺：推荐更精准、可扩展性也不错。像美团、饿了么那种大体量系统，用 ALS 做冷启动推荐还挺常见的。
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在海量数据处理环境下，探索了一种结合潜在狄利克雷分配 (LDA) 和交替最小二乘 (ALS) 的智能推荐算法。该算法利用 LDA 模型提取用户的潜在兴趣特征，并结合 ALS 算法构建用户-物品评分矩阵，从而为用户提供个性化推荐。分析了算法的理论基础、实现方法和性能评估，为在大数据环境下提高推荐系统的
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