In-minne närmaste granne beräkning är en typisk samarbetsfiltrering metod för hög rekommendation noggrannhet. Detta tillvägagångssätt är dock inte skalbart med tanke på det stora antalet kunder och produkter i typiska kommersiella tillämpningar. Kluster-baserade samarbetsfiltrering tekniker kan vara ett botemedel mot effektivitetsproblem, men de ger vanligtvis relativt lägre noggrannhet siffror, eftersom de kan bli över-generaliserade och producera mindre-personliga rekommendationer. Vår forskning utforskar en individualistisk strategi som först samlar användarna och sedan utnyttjar medlemmarna inom kluster, men inte bara klusterrepresentanterna, under rekommendationsgenereringsstadiet. Vi tillhandahåller ett effektivt genomförande av denna strategi genom att anpassa en särskilt skräddarsydd kluster-hopping inverterad indexstruktur. Experimentella resultat visar att den individualistiska strategin med klustret-hopping index är en bra kompromiss som ger hög noggrannhet och rimliga skalbarhet siffror.
Altingovde m.fl. Ref utforskade en individualistisk strategi som först klustrade användarna och sedan utnyttjade medlemmarna i kluster, men inte bara klusterrepresentanterna, under rekommendationsgenereringsfasen.
Cluster searching strategies for collaborative recommendation systems
{'venue': 'Inf. Process. Manag.', 'journal': 'Inf. Process. Manag.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}