我是 mahout 的新手，我使用此处给出的 parallelALS 作业构建了一个隐式反馈推荐器。我的数据集的每一行都包含 user_id、product_id、preference_score（这是用户对产品的访问次数）。用户和产品 ID 的类型为 long。在过滤掉单次或两次访问后，我有一百万个此类数据点。
我基本上编写了一个 bash 脚本来运行“parallelALS”和“recommendfactorized”这两个作业，正如示例“factorize-movielens-1M”中所示。运行脚本后，生成的建议似乎有一个错误。结果的每一行的格式（如几篇博客文章中所述）似乎是：-
user_id [product_id:score,...]
但是每行中的所有 products_ids 都是 0。我不确定这里出了什么问题。这是数据集的问题还是调整参数（alpha、lambda 等）或其他问题？