A system and method for browsing, retrieving, and recommending information from a collection uses multi-modal features of the documents in the collection, as well as an analysis of users' prior browsing and retrieval behavior. The system and method are premised on various disclosed methods for quantitatively representing documents in a document collection as vectors in multi-dimensional vector spaces, quantitatively determining similarity between documents, and clustering documents according to those similarities. The system and method also rely on methods for quantitatively representing users in a user population, quantitatively determining similarity between users, clustering users according to those similarities, and visually representing clusters of users by analogy to clusters of documents.

Система и метод для browsing, retrieving, и рекомендуя информации от собрания используют мулти-rejimnye характеристики документов в собрании, как наилучшим образом как анализ browsing потребителей прежние и поведения возвращения. Система и метод предпосланы на различных показанных методах для количественно представлять документы в собрании документа как векторы в многомерных космосах вектора, количественно обусловливая сходство между документами, и связывая документы согласно тем сходствам. Система и метод также полагаются на методах для количественно представлять потребителей в количестве потребителей, количественно обусловливать сходство между потребителями, связывать потребителей согласно тем сходствам, и визуально представлять группы потребителей аналогией к группам документов.