Некоторые факторы, влияющие на точность рекомендательных систем:

• Качество данных. 2 Чем более точные и полные данные используются для обучения системы, тем более точные и релевантные рекомендации она сможет предоставить. 2 Важно обеспечить постоянное обновление данных и устранение ошибок в них. 2
• Персонализация и учёт контекста пользователя. 2 Система должна учитывать не только историю просмотров или покупок пользователя, но и его текущие потребности, настроение, местоположение и другие факторы. 2
• Масштабируемость и производительность. 2 Рекомендательные системы должны быть способны масштабироваться и обрабатывать большие объёмы данных, особенно при работе на сайтах с крупным трафиком. 2 Для этого требуется использование эффективных алгоритмов и инфраструктуры. 2
• Непрерывное тестирование и оптимизация. 2 Это включает в себя анализ результатов, выявление слабых мест системы и внесение соответствующих улучшений для повышения её эффективности и точности рекомендаций. 2
• Алгоритм холодного старта. 5 Он может использоваться для того, чтобы найти подходящие объекты для нового пользователя или подходящих пользователей для нового объекта. 5 Часто пользователям на этапе холодного старта показывают самые популярные объекты, из-за чего свежедобавленные объекты (например, музыкальные треки) могут неявно игнорироваться алгоритмом. 5

Создать рекомендательные системы, точные на 100%, невозможно, потому что оценки пользователей всегда субъективны. 4