مزایای فیلترینگ مبتنی بر محتوا & معایب
با مجموعه‌ها، منظم بمانید
ذخیره و طبقه‌بندی محتوا براساس اولویت‌های شما.
مزایای
- این مدل به هیچ داده‌ای در مورد سایر کاربران نیاز ندارد، زیرا توصیه‌ها مختص این کاربر است. این باعث می شود مقیاس آن برای تعداد زیادی از کاربران آسان تر شود.
- این مدل می‌تواند علائق خاص یک کاربر را جلب کند و می‌تواند موارد خاص را که تعداد کمی از کاربران به آن علاقه‌مند هستند، توصیه کند.
معایب
- از آنجایی که نمایش ویژگی اقلام تا حدی به صورت دستی طراحی شده است، این تکنیک به دانش دامنه زیادی نیاز دارد. بنابراین، این مدل فقط می تواند به خوبی ویژگی های مهندسی دست باشد.
- مدل فقط می تواند بر اساس علایق موجود کاربر توصیه هایی ارائه کند. به عبارت دیگر، مدل توانایی محدودی برای گسترش علایق موجود کاربران دارد.
جز در مواردی که غیر از این ذکر شده باشد،محتوای این صفحه تحت مجوز Creative Commons Attribution 4.0 License است. نمونه کدها نیز دارای مجوز Apache 2.0 License است. برای اطلاع از جزئیات، به خطمشیهای سایت Google Developers مراجعه کنید. جاوا علامت تجاری ثبتشده Oracle و/یا شرکتهای وابسته به آن است.
تاریخ آخرین بهروزرسانی 2024-07-27 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی.
[null,null,["تاریخ آخرین بهروزرسانی 2024-07-27 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی."],[[["\u003cp\u003eThe model provides personalized recommendations based on individual user data, enhancing scalability and catering to unique preferences.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eHand-engineered features necessitate domain expertise and limit the model's capabilities to the quality of those features.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eRecommendations are confined to the user's existing interests, hindering the exploration of new or undiscovered preferences.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Content-based filtering advantages & disadvantages\n\n\u003cbr /\u003e\n\nAdvantages\n\n- The model doesn't need any data about other users, since the recommendations are specific to this user. This makes it easier to scale to a large number of users.\n- The model can capture the specific interests of a user, and can recommend niche items that very few other users are interested in.\n\nDisadvantages\n\n- Since the feature representation of the items are hand-engineered to some extent, this technique requires a lot of domain knowledge. Therefore, the model can only be as good as the hand-engineered features.\n- The model can only make recommendations based on existing interests of the user. In other words, the model has limited ability to expand on the users' existing interests."]]
