Vantagens
- O modelo não precisa de dados sobre outros usuários, porque as recomendações são específicas para esse usuário. Isso torna o escalonamento para um grande número de usuários.
- O modelo pode capturar os interesses específicos de um usuário, e pode recomendar itens de nicho que poucos outros usuários têm interesse.
Desvantagens
- Como a representação de atributos dos itens foi criada manualmente até certo ponto, essa técnica exige muito conhecimento de domínio. Portanto, a qualidade do modelo depende dos atributos projetados manualmente.
- O modelo só pode fazer recomendações com base nos interesses atuais de o usuário. Em outras palavras, o modelo tem capacidade limitada de expansão dos usuários interesses existentes.