Какие недостатки присущи чистому применению коллаборативной фильтрации в рекомендательных системах?

Некоторые недостатки чистого применения коллаборативной фильтрации в рекомендательных системах:

• Разреженность данных. vc.ru ru.wikipedia.org Обычно большие коммерческие рекомендательные системы основаны на большом количестве данных, при этом большая часть пользователей не ставит оценок. vc.ru Из-за этого матрица «предмет-пользователь» получается большой и разреженной, поэтому иногда трудно подготовить релевантные рекомендации. vc.ru
• Масштабируемость. vc.ru ru.wikipedia.org При постепенном росте количества пользователей рано или поздно может возникнуть проблема масштабируемости. vc.ru Например, если в магазине 20 000 товаров и 50 000 пользователей, их придётся перемножать между собой, а это — миллиард вариантов. www.calltouch.ru
• Проблема холодного старта. vc.ru ru.wikipedia.org С новыми товарами и пользователями работать сложнее всего. www.calltouch.ru С первыми разработчики научились справляться за счёт применения отдельных атрибутов, поэтому даже новинки легко встраиваются в рекомендации. www.calltouch.ru Работу с пользователями сопровождает больше трудностей, так как информация о них полностью отсутствует. www.calltouch.ru
• Синонимия. vc.ru www.calltouch.ru Некоторые товары могут быть очень похожими по характеристикам или вообще одинаковыми, но отличаться по названию. www.calltouch.ru В таком случае система распознаёт их как два отдельных товара. www.calltouch.ru
• Мошенничество. vc.ru www.calltouch.ru Оценки может ставить кто угодно, поэтому ими легко манипулировать. www.calltouch.ru Например, компания сама поставит хорошие оценки своим товарам, а конкурентам напишет отрицательные отзывы. www.calltouch.ru
• «Белые вороны». vc.ru www.calltouch.ru Мнение отдельных пользователей иногда сильно отличается от остальных. www.calltouch.ru Это связано с разными причинами, и обычно разработчики не обращают внимания на такую проблему. www.calltouch.ru