Spektral klusterteknik har blivit en av de mest populära kluster algoritmer, främst på grund av deras enkelhet och effektivitet. I detta arbete använder vi oss av en av dessa tekniker, Normalised Cut, för att härleda en klusterbaserad samarbetsfiltreringsalgoritm som överträffar andra standardtekniker i toppmoderna termer när det gäller rankningsprecision. Vi beskriver denna teknik som en metod för grannval, och vi visar dess effektivitet i jämförelse med andra klusterbaserade metoder. Dessutom skulle resultatet av vår metod kunna förbättras om standardlikviditetsmått - som Pearsons korrelation - också används för att förutsäga användarens preferenser.
I denna forskningslinje har vi nyligen studerat användningen av algoritmen Normalised-Cut för val av granne i REF, vilket visar på viktiga förbättringar jämfört med klassiska klustermetoder men inte når prestandan för den presenterade PPC-baserade metoden.
Using graph partitioning techniques for neighbour selection in user-based collaborative filtering
{'venue': "RecSys '12", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}