用pyspark mllib模块，如何实现新闻推荐，采用最小交替二乘法算法

要使用pyspark mllib模块实现新闻推荐，可以采用协同过滤算法中的最小交替二乘法（Alternating Least Squares，ALS）算法。具体步骤如下：

1. 准备数据：将用户对新闻的评分数据以(user_id, item_id, rating)的形式存储在一个RDD中。可以使用Spark SQL或其他方式从数据库中读取数据，然后转化为RDD。

2. 将评分数据划分为训练集和测试集。可以使用randomSplit()方法将数据划分为两部分，一部分用于训练模型，另一部分用于测试模型的准确性。

3. 调用ALS.train()方法训练模型。需要传入如下参数：

- rank: 模型的潜在因素数目，一般选择10-200之间的值
- iterations: 迭代次数，一般选择10-20次
- lambda_: 正则化参数，防止过拟合，一般选择0.01-0.1之间的值

例如：

from pyspark.mllib.recommendation import ALS, Rating

# 准备数据
data = sc.textFile("ratings.csv")
ratings = data.map(lambda l: l.split(',')).map(lambda l: Rating(int(l[0]), int(l[1]), float(l[2])))

# 划分训练集和测试集
train, test = ratings.randomSplit([0.8, 0.2])

# 训练模型
rank = 10
iterations = 10
lambda_ = 0.01
model = ALS.train(train, rank, iterations, lambda_)

4. 使用训练好的模型对用户进行推荐。可以使用model.recommendProducts()方法，传入用户ID和推荐的新闻数量，得到该用户可能喜欢的新闻列表。

例如：

# 为用户推荐新闻
user_id = 1
num_recommendations = 10
recommendations = model.recommendProducts(user_id, num_recommendations)

for r in recommendations:
    print("User %d may like news %d with predicted rating %f" % (r.user, r.product, r.rating))

以上就是使用pyspark mllib模块实现新闻推荐的主要步骤。其中，最小交替二乘法算法是ALS.train()方法默认的训练算法，因此不需要特别指定。