德夫达特·杜巴希;劳拉，路易吉;亚历山德罗·潘科内西 种植分区模型中协作过滤的简单算法的分析和实验评估（扩展抽象）。 （英语） 兹比尔1205.68259 Pandya，Paritosh K.（编辑）等人，FST TCS 2003：软件技术和理论计算机科学基础。第23届会议，印度孟买，2003年12月15日至17日。诉讼程序。柏林：施普林格出版社（ISBN 3-540-20680-9/pbk）。勒克特。注释计算。科学。第2914168-182页（2003年）。 摘要：我们引入了一个双类别数据的随机种植模型来模拟协同过滤或类别聚类的问题。由于A.康登和风险管理。卡普[“种植分区模型上的图分区算法”，《随机结构算法》18，第2期，116-140（2001；Zbl 0972.68129号)]开发一种简单的线性时间算法，以高概率发现根据种植模型生成的图的潜在隐藏结构。我们还将潜在语义索引（LSI）的概率分析应用于C.小时。帕帕迪米特里奥等[“潜在语义索引：概率分析”，《计算机系统科学杂志》第61期，第2期，217–235页（2000；Zbl 0963.68063号)]. 我们进行了实验分析，结果表明该算法在实践中可能运行得很好。关于整个系列，请参见[Zbl 1029.00064号]. 引用于2文件 MSC公司： 68兰特 计算机科学中的图论（包括图形绘制） 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 68瓦40 算法分析 引文：Zbl 0972.68129号;Zbl 0963.68063号 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{D.Dubhashi}等人，Lect。注释计算。科学。2914、168--182（2003年；Zbl 1205.68259） 全文： 内政部