Målet med samverkansfiltrering är att ge rekommendationer till en testanvändare genom att utnyttja betygsinformationen för användare som delar intressen liknande testanvändaren. Eftersom betygen bestäms inte bara av användarnas intressen utan också av användarnas ratingvanor, är det viktigt att normalisera betygen för olika användare till samma skala. I detta dokument jämför vi två olika normaliseringsstrategier för användarbetyg, nämligen den Gaussiska normaliseringsmetoden och frikopplingsmetoden. Särskilt införlivade vi dessa två klassificering normaliseringsmetoder i två samverkande filtreringsalgoritmer, och utvärderade deras effektivitet på EachMovie dataset. Experimentresultaten har visat att frikopplingsmetoden för klassificering av normalisering är effektivare än den Gaussiska normaliseringsmetoden för att förbättra prestandan hos samverkande filtreringsalgoritmer.
I en efterföljande studie, Jin och Si REF jämföra Gaussian och frikoppla normalisering metoder inom CF domän och deras experimentella resultat visar att frikoppling normalisering är mer effektivt än Gaussian normalisering metod i termer av förutsägelse noggrannhet.