为什么调用Alink中推荐算法包，预处理完数据后，训练特别快，而预测特别慢呢？

[SMR-S]

为什么调用Alink中推荐算法包，预处理完数据后，训练特别快，而预测特别慢呢？ 具体情况 ： 本人采用了FM算法包，采用了一百万条数据进行训练，训练过程很快，但是在测试集上进行预测四条数据时，预测的非常慢。这是什么原因呢？注：采用了FM批处理函数进行训练（FmRecommTrainBatchOp()），预测用了流处理的预测函数（FmItemsPerUserRecommStreamOp）。

[weibozhao]

不确定具体的原因，需要调查一下，你先使用FmItemsPerUserRecommBatchOp 试试效率怎样，BatchOp 和StreamOp用的是同一套推理逻辑，如果同样慢的话，可能需要结合数据进行调试，查找原因。如果性能相对StreamOp好很对（一般4条数据应该是秒结束的），建议查看一下当前环境StreamOp输入数据源是不是有问题。