Ich wollte ein Beispiel für einen ALS-Algorithmus für maschinelles Lernen ausprobieren. Und mein Code funktioniert einwandfrei, allerdings verstehe ich den Parameter @ nicrank wird im Algorithmus verwendet.

Ich habe folgenden Code in Java

    // Build the recommendation model using ALS
    int rank = 10;
    int numIterations = 10;
    MatrixFactorizationModel model = ALS.train(JavaRDD.toRDD(ratings),
            rank, numIterations, 0.01);

ch habe einige gelesen, in denen steht, dass es sich um die Anzahl der latenten Faktoren im Modell handel

Angenommen, ich habe einen Datensatz (Benutzer, Produkt, Bewertung) mit 100 Zeilen. Welcher Wert sollte von @ serank (latente Faktoren).