我在 Spark 2.1.0 中使用 ALS 算法（implicitPrefs = True）进行协同过滤。
我想知道是否可以汇总预测分数。假设对于 User1 有以下预测：
- 项目a：0.4
- b项：0.2
- c项：0.1
- 项目d：0.5
在我的情况下，项目属于几个组。假设项目 a 和 b 属于 Group1，项目 c 和 d 属于 Group 2。我现在可以汇总预测吗？例如，通过总结它们以获得预测：
- 组 1：0.4 + 0.2 = 0.6
- 组 2：0.5 + 0.1 = 0.6
PS 不需要在组上拟合模型，因为组和项目之间的相关性不是恒定的。因此，我不想在每次相关性发生变化时都重新拟合模型。我无法弄清楚预测的聚合是否是数学废话，我很乐意提供任何帮助。