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Recommendation and visualization of similar movies using minimum spanning dendrograms

机译：使用最小生成树状图来推荐和可视化类似电影

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Exploration of graph structures is an important topic in data mining and data visualization. This work presents a novel technique for visualizing neighbourhood and cluster relationships in graphs; we also show how this methodology can be used within the setting of a recommendation system. Our technique works by projecting the original object distances onto two dimensions while carefully retaining the 'backbone' of important distances. Cluster information is also overlayed on the same projected space. A significant advantage of our approach is that it can accommodate both metric and non-metric distance functions. Our methodology is applied to a visual recommender system for movies to allow easy exploration of the actor-movie bipartite graph. The work offers intuitive movie recommendations based on a selected pivot movie and allows the interactive discovery of related movies based on both textual and semantic features.
机译：图结构的探索是数据挖掘和数据可视化中的重要主题。这项工作提出了一种可视化图形中邻域和聚类关系的新颖技术。我们还将展示如何在推荐系统的设置中使用此方法。我们的技术通过将原始物体的距离投影到二维上，同时小心地保留重要距离的“主干”而起作用。群集信息也覆盖在相同的投影空间上。我们方法的一个重要优点是它可以同时容纳公制和非公制距离函数。我们的方法应用于电影的视觉推荐系统，可以轻松浏览男主角电影二分图。该作品基于选定的枢轴电影提供直观的电影推荐，并允许基于文本和语义特征交互式发现相关电影。

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