Для не персональных рекомендаций часто используют такую метрику ассоциаций как lift, которая показывает во сколько раз шанс приобрести два товара вместе выше шансов взять их не зависимо друг от друга. Используя датасет фильмов и просмотров KION между любой парой фильмов можно оценить lift и представить все это в виде графа. Я использовал InfoMap кластеризацию, что бы выделить информативные участки (InfoMap, в отличии от других классических алгоритмов графовой кластеризации не пытается увеличить модулярность, он случайно шагает по вершинам и старается передать нам как можно меньше информации о своем пути, то есть, если половину всего времени мы двигаемся через одну ноду, то достаточно для нее передать 1 бит информации, а не популярные вершины будут закодированы самыми длинными сообщениями, и если мы попали в плотный кластер, то можно под него выделить отдельный словарь и еще сильнее сжать информацию).