Avantages
- Le modèle n'a pas besoin de données sur les autres utilisateurs, car les recommandations sont spécifiques à cet utilisateur. Ainsi, faciliter l'adaptation à un grand nombre d'utilisateurs.
- Le modèle peut capturer les centres d'intérêt spécifiques d'un utilisateur, et peut vous recommander des articles spécialisés que très peu d'autres utilisateurs qui vous intéressent.
Inconvénients
- Les caractéristiques des articles étant fabriquées à la main, dans une certaine mesure, cette technique nécessite une grande connaissance du domaine. Par conséquent, les performances du modèle dépendent des caractéristiques générées manuellement.
- Le modèle ne peut formuler des recommandations qu'en fonction des centres d'intérêt existants des l'utilisateur. En d'autres termes, le modèle a une capacité limitée de développement sur des utilisateurs centres d'intérêt existants.