コンテンツ ベースのフィルタリングのメリットデメリット
メリット
- 他のユーザーに関するデータはいずれも必要ありません。これは、
おすすめが表示されます。これにより、
多数のユーザーに簡単にスケーリングできます。
- このモデルは、ユーザーの特定の興味や関心、
他の読者がほとんどいないニッチなアイテムを
フィルタできます。
デメリット
- 商品の特徴表現は手作業で設計されているため、
ある程度、この手法には多くのドメイン知識が必要です。したがって、
モデルの精度は、人手によって設計された特徴量に左右されます。
- モデルは、ユーザーの既存の興味 / 関心に基づいてのみレコメンデーションを行うことができる
できます。言い換えれば、モデルが予測モデルを拡張する能力が限られて
ユーザーできます。
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最終更新日 2024-07-26 UTC。
[null,null,["最終更新日 2024-07-26 UTC。"],[[["The model provides personalized recommendations based on individual user data, enhancing scalability and catering to unique preferences."],["Hand-engineered features necessitate domain expertise and limit the model's capabilities to the quality of those features."],["Recommendations are confined to the user's existing interests, hindering the exploration of new or undiscovered preferences."]]],[]]