Samverkansfiltrering identifierar informationsintresset hos en viss användare baserat på den information som tillhandahålls av andra liknande användare. De minnesbaserade metoderna för samverkansfiltrering (t.ex. Pearson korrelationskoefficientmetoden) identifierar likheten mellan två användare genom att jämföra deras betyg på en uppsättning objekt. I dessa metoder viktas olika poster antingen lika eller av vissa fördefinierade funktioner. Effekterna av betygsskillnader mellan olika användare har inte beaktats. Till exempel, en post som är mycket gynnad av de flesta användare bör ha en mindre inverkan på användarens likhet än en post för vilken olika typer av användare tenderar att ge olika betyg. Även om enkla viktningsmetoder som variansviktning försöker ta itu med detta problem, har empiriska studier visat att de är ineffektiva när det gäller att förbättra prestandan hos samarbetsfiltrering. I detta papper presenterar vi en optimeringsalgoritm för att automatiskt beräkna vikterna för olika objekt baserat på deras betyg från träningsanvändare. Mer specifikt kommer det nya viktningssystemet att skapa en klustererad distribution för användarvektorer i objektutrymmet genom att föra användare av liknande intressen närmare varandra och skilja användare av olika intressen mer från varandra. Empiriska studier över två datauppsättningar har visat att vårt nya viktningssystem avsevärt förbättrar prestandan hos Pearson korrelationskoefficientmetoden för samarbetsfiltrering.  Kategorier och ämnesdeskriptorer Samverkansfiltrering, minne-baserad metod, utelämna en metod, objekt viktningsschema.
På samma sätt drar artikelbaserade filtreringsmetoder för samarbete nytta av betygsinformation för liknande poster som tidigare granskats av målanvändaren.
An automatic weighting scheme for collaborative filtering
{'venue': "SIGIR '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}