Vorteile
- Für das Modell sind keine Daten zu anderen Nutzenden erforderlich, die Empfehlungen speziell auf diesen Nutzer zugeschnitten sind. Dadurch wird einfacher auf eine große Anzahl von Nutzenden skalieren.
- Das Modell kann die spezifischen Interessen von Nutzenden erfassen, und können Nischenartikel empfehlen, die nur sehr selten an denen Sie interessiert sind.
Nachteile
- Da die Merkmalsdarstellung der Artikel von Hand entwickelt wurde, erfordert diese Technik viel Domänenwissen. Dementsprechend wird kann das Modell nur so gut sein wie die manuell entwickelten Funktionen.
- Das Modell kann nur Empfehlungen geben, die auf den vorhandenen Interessen von Nutzenden. Das Modell hat also nur begrenzte Möglichkeiten, des Nutzers vorhandenen Interessen.