已知用户id, 商品id,用户对商品的评分score，请使用flink-ml的asl算法，从csv中读取数据，使用scala语言实现一个推荐，请给出一个完整的代码案例

以下是一个基于Flink-ML的ALS推荐算法的Scala示例代码，假设数据集的CSV格式为：userId, itemId, score。

import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction
import org.apache.flink.ml.recommendation.ALS
import org.apache.flink.ml.recommendation.ALS.Rating

object ALSRecommendation {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    
    // 读取数据集
    val inputPath = "path/to/dataset.csv"
    val data = env.readCsvFile[(Int, Int, Double)](inputPath, ignoreFirstLine = true)
      .map(new MapFunction[(Int, Int, Double), Rating] {
        override def map(value: (Int, Int, Double)): Rating = {
          Rating(value._1, value._2, value._3)
        }
      })
    
    // 设置ALS模型参数
    val als = ALS()
      .setIterations(10)
      .setNumFactors(10)
      .setLambda(0.01)
    
    // 训练ALS模型
    val model = als.fit(data)
    
    // 为用户推荐商品
    val recommendations = model.predictForAllUsers(10)
    
    // 输出推荐结果
    recommendations.print()
    
    // 执行任务
    env.execute("ALS Recommendation")
  }
}

在上面的示例代码中，我们首先读取CSV格式的数据集，并将其转换为ALS需要的评分数据格式。然后，我们设置ALS模型参数，并使用数据集训练模型。最后，我们使用训练好的模型为所有用户生成10个推荐商品，并将结果打印输出。

需要注意的是，上面的代码仅供参考，实际使用时需要根据数据集的特点和需求进行相应的调整和优化。