apache-spark - MLlib MatrixFactorizationModel recommendProducts(user, num) が一部のユーザーで失敗する

Question

MatrixFactorizationModelを使用してモデルをトレーニングしALS.train()、現在は使用model.recommendProducts(user, num)して上位の推奨製品を取得しましたが、一部のユーザーではコードが次のエラーで失敗します。

  user_products = model.call("recommendProducts", user, prodNum)
  File "/usr/lib/spark/python/pyspark/mllib/common.py", line 136, in call
    return callJavaFunc(self._sc, getattr(self._java_model, name), *a)
  File "/usr/lib/spark/python/pyspark/mllib/common.py", line 113, in callJavaFunc
    return _java2py(sc, func(*args))
  File "/usr/lib/spark/python/lib/py4j-0.8.2.1-src.zip/py4j/java_gateway.py", line 538, in __call__
  File "/usr/lib/spark/python/lib/py4j-0.8.2.1-src.zip/py4j/protocol.py", line 300, in get_return_value
py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o68.recommendProducts.
: java.util.NoSuchElementException: next on empty iterator
    at scala.collection.Iterator$$anon$2.next(Iterator.scala:39)
    at scala.collection.Iterator$$anon$2.next(Iterator.scala:37)
    at scala.collection.IndexedSeqLike$Elements.next(IndexedSeqLike.scala:64)
    at scala.collection.IterableLike$class.head(IterableLike.scala:91)
    at scala.collection.mutable.WrappedArray.scala$collection$IndexedSeqOptimized$$super$head(WrappedArray.scala:34)
    at scala.collection.IndexedSeqOptimized$class.head(IndexedSeqOptimized.scala:120)
    at scala.collection.mutable.WrappedArray.head(WrappedArray.scala:34)
    at org.apache.spark.mllib.recommendation.MatrixFactorizationModel.recommendProducts(MatrixFactorizationModel.scala:117)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
    at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)
    at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
    at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)
    at py4j.reflection.MethodInvoker.invoke(MethodInvoker.java:231)
    at py4j.reflection.ReflectionEngine.invoke(ReflectionEngine.java:379)
    at py4j.Gateway.invoke(Gateway.java:259)
    at py4j.commands.AbstractCommand.invokeMethod(AbstractCommand.java:133)
    at py4j.commands.CallCommand.execute(CallCommand.java:79)
    at py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:207)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

上記の最初の行でわかるように、私は実行しています

user_products = model.call("recommendProducts", user, prodNum)

それ以外の

user_products = model.recommendProducts(user, prodNum)

後者は、私が使用している1.3.0 pysparkには実装されていないためです。とにかく、一部のユーザーの予測を正しく返しますが、他のユーザーでは失敗します。

私が要求している正確な数の予測がない可能性があることは理解しています。返される数は少なくなると思います。