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。