В чем преимущества и недостатки различных подходов к построению рекомендательных систем?

Преимущества и недостатки некоторых подходов к построению рекомендательных систем:

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