为什么现在的alsy不能完全解决问题且常出错？请以HTML格式输出您的答案。
user
<html>
<body>
<p>现在的ALS（交替最小二乘法，本质上是一种推荐系统算法）不能完全解决问题且常出错，其原因主要包括以下几点：</p>
<ul>
<li>数据稀疏性问题：在实际应用中，用户-项目交互矩阵常常是高度稀疏的，这使得模型难以获取足够的信息来做出准确的预测。</li>
<li>冷启动问题：对于新用户或新项目，由于缺乏足够的历史交互数据，ALS难以生成有效的推荐。</li>
<li>潜因子表达能力有限：虽然利用潜因子来表达用户和项目有助于捕捉它们之间的复杂关系，但对于高度动态变化或具有较少共同特征的情况，潜因子可能无法充分表达所有的相关性。</li>
<li>超参数选择困难：ALS模型的性能受到多个超参数的影响，包括因子维度、正则化项等，合理选择这些参数对提高模型效果至关重要。</li>
<li>非负约束缺失：在某些场景下，为了保证得到的意义涵义更明确的结果，研究人员倾向于使用非负矩阵分解（NMF）而不是ALS。</li>
</ul>
</body>
</html>
assistant