我想尝试一个ALS机器学习算法的例子。我的代码运行得很好，但是我不理解算法中使用的参数rank的含义。

我在Java中使用了以下代码

    // 使用ALS构建推荐模型    int rank = 10;    int numIterations = 10;    MatrixFactorizationModel model = ALS.train(JavaRDD.toRDD(ratings),            rank, numIterations, 0.01);

我在某处读到它是模型中潜在因素的数量。

假设我有一个包含100行的(user,product,rating)数据集。那么rank（潜在因素）的值应该是什么。

回答：

正如你所说，rank指的是假定的潜在或隐藏因素。例如，如果你在测量不同人对电影的喜好并试图进行交叉预测，那么你可能会有三个字段：人、电影、星级。现在，假设你是全知全能的，你知道绝对的真相，并且你知道实际上所有电影评分都可以通过3个隐藏因素完美预测，即性别、年龄和收入。在这种情况下，你运行的“rank”应该是3。

当然，你不知道有多少潜在因素，如果有的话，驱动你的数据，所以你必须猜测。你使用的越多，结果会更好，直到达到某个点，但你需要更多的内存和计算时间。

一种方法是从5到10的rank开始，然后每次增加5，直到你的结果不再改善。这样，你可以通过实验确定数据集的最佳rank。