pyspark行列因子分解モデルからの潜在因子を取り出す

Question

初心者からスパークおよびPySpark。

私はコラボレーションフィルタチュートリアルhereに従っています。

私はモデルを訓練することができました。しかし、ユーザーや製品に対応する潜在因子（ベクトル）へのアクセス方法はわかりません。ここでは上記のリンクからコードの先頭部分を再現

：私はmodelから潜在的要因を抽出することができますどのように

from pyspark.mllib.recommendation import ALS, MatrixFactorizationModel, Rating 

# Load and parse the data 
data = sc.textFile("data/mllib/als/test.data") 
ratings = data.map(lambda l: l.split(','))\ 
    .map(lambda l: Rating(int(l[0]), int(l[1]), float(l[2]))) 

# Build the recommendation model using Alternating Least Squares 
rank = 10 
numIterations = 10 
model = ALS.train(ratings, rank, numIterations) 

？

Answer 1

試してみてください。

model.productFeatures() 

と

model.productFeatures()