Некоторые преимущества коллаборативной фильтрации:

• Улучшенная точность. 4 Коллаборативная фильтрация предоставляет персонализированные рекомендации, используя коллективный интеллект и поведение сообщества пользователей. 4
• Серендепность. 4 Система может показывать пользователям новые и неожиданные элементы или контент, которые они могли бы не обнаружить сами. 4
• Масштабируемость. 4 Коллаборативная фильтрация может обрабатывать большие объёмы данных и адаптироваться к изменениям предпочтений пользователей со временем. 4
• Преодоление проблемы холодного старта. 4 Коллаборативная фильтрация может предоставлять рекомендации для новых пользователей, которые ещё не предоставили достаточно данных для персонализированных рекомендаций. 4

Некоторые недостатки коллаборативной фильтрации:

• Разреженность данных. 13 Система не может собрать достаточное количество данных для анализа, особенно сложно применять алгоритм для новых сайтов. 1
• Масштабируемость. 13 Когда количество пользователей и товаров на сайте велико, матрица, используемая для анализа, становится объёмной, что затрудняет и замедляет процесс. 1
• Синонимия. 13 Системе сложно ориентироваться в синонимах, поэтому круг рекомендаций может быть меньше, чем на самом деле имеется подходящих товаров. 1
• Мошенничество. 13 Информация может оказаться недостоверной из-за нечестной конкуренции, например, когда компании, предлагающие идентичный товар, размещают негативные отзывы от имени покупателей на сайте конкурента. 1
• Разнообразие. 13 Некоторые алгоритмы создают сложные условия для продвижения малоизвестных продуктов, так как они не могут набрать нужного количества оценок. 3
• «Белые вороны». 13 Мнение отдельных пользователей иногда сильно отличается от остальных, из-за чего делать релевантные рекомендации становится проблематично. 23