Dataset <Row> ds = spark.read()
  .option("header", false)
  .option("inferSchema", true)
  .csv("results.csv")

  .toDF("artistname", "userid", "rate");

ds.show();

StringIndexer stringindexer = new StringIndexer()
  .setInputCol("artistname")
  .setOutputCol("artistnameindex");

StringIndexer stringindexer1 = new StringIndexer()
  .setInputCol("userid")
  .setOutputCol("useridindex");

StringIndexerModel model = stringindexer.fit(ds);

StringIndexerModel model1 = stringindexer1.fit(ds);

ds = model.transform(ds);
ds.show();

ds = model1.transform(ds);

ds.show();

//toDF("userId","courseId","proportionWatched");

ALS als = new ALS()
  .setMaxIter(10)
  .setRegParam(0.1)
  .setItemCol("artistnameindex")
  .setUserCol("useridindex")
  .setRatingCol("rate");

ALSModel alsmodel = als.fit(ds);

Dataset <Row> result = alsmodel.recommendForAllUsers(5);

apache spark mllib library for reccomendation不接受字符串类型，因此我使用了stringindexer，但是结果是int类型的，因此我希望结果是字符串类型的，因为我的dataframe userid是字符串类型的。如何才能以字符串类型返回结果