Преимущества и недостатки некоторых подходов к построению рекомендательных систем:

1. Контентная фильтрация. 1 Преимущества: как только появляется набор рекомендаций по новому объекту, его сразу можно добавлять в стек рекомендуемых. 1 Недостатки: если параметры выбираемых объектов у текущего пользователя не совпадают с имеющимися рекомендациями, то сложно определить направление приоритетов пользователя. 1 Также невозможно включать в рекомендуемые товары те товары, на которые не существует отзывов (проблема «холодного старта»). 1
2. Коллаборативная фильтрация. 15 Преимущества: нет необходимости иметь подробную информацию о рекомендуемых объектах. 1 Недостатки: не все пользователи готовы выставлять оценки объектам, а также может быть недостаточность данных о новых пользователях. 1
3. Рекомендательные системы на основе сессий (SBRS). 2 Преимущества: опираются только на данные о текущей сессии пользователя, что позволяет получать информацию о его быстро изменяющихся предпочтениях. 2 Недостатки: не персонализированные рекомендации для новых пользователей, так как долгосрочная информация о них не всегда доступна. 2
4. Гибридные рекомендательные системы. 1 Преимущества: повышенная точность рекомендаций за счёт комбинирования методов, исключение ограничений разных методов. 1 Недостатки: ресурсоёмкость и высокая стоимость. 1