Основные преимущества персонализированных рекомендательных систем:

• Персонализация. 1 Системы предоставляют контент и товары, которые соответствуют индивидуальным предпочтениям пользователя. 1
• Удобство. 1 Избавляют от необходимости вручную искать контент или товары, которые могут понравиться. 1
• Открытие нового. 1 Рекомендательные системы показывают пользователю новый контент или товары. 1
• Повышение вовлечённости. 1 Пользователи с большей вероятностью будут взаимодействовать с контентом и товарами, которые им нравятся, что приводит к увеличению времени, проведённого на платформе. 1
• Увеличение продаж. 1 Рекомендации релевантных продуктов или услуг могут побудить пользователей совершить покупку или выполнить другое целевое действие. 1

Некоторые недостатки персонализированных рекомендательных систем:

• Фильтры пузырей. 1 Пользователям показываются только рекомендации, которые соответствуют их существующим взглядам и убеждениям. 1 Это может привести к ограничению их мировоззрения и подавлению критического мышления. 1
• Предвзятость. 14 Рекомендации могут усиливать существующие предпочтения и ограничивать доступ к разнообразным вариантам. 4
• Конфиденциальность. 14 Рекомендательные системы собирают и анализируют данные о поведении пользователей, что вызывает опасения по поводу конфиденциальности. 1
• Зависимость от данных. 1 Эффективность рекомендательных систем сильно зависит от качества и количества данных о пользователях. 1 Без достаточных данных эти системы не могут точно предсказать предпочтения пользователей. 1