メリット
- レコメンデーションはそのユーザーに固有のものであるため、モデルには他のユーザーに関するデータは必要ありません。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、ユーザーの特定の関心事をキャプチャでき、他のユーザーがほとんど関心を持たないニッチな商品をおすすめできます。
デメリット
- アイテムの特徴表現はある程度手作業で設計されているため、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、このモデルは手作業で設計した特徴量で十分です。
- このモデルは、ユーザーの既存の興味や関心に基づいてのみ推奨事項を提示できます。つまり、ユーザーの既存の関心を拡大するモデルは限られています。