推薦演算法比較_推薦演算法的主要推薦方法的對比

A. 推薦演算法的主要推薦方法的對比

各種推薦方法都有其各自的優點和缺點，見表1。表1 主要推薦方法對比推薦方法優點缺點基於內容推薦推薦結果直觀，容易解釋；不需要領域知識新用戶問題；復雜屬性不好處理；
要有足夠數據構造分類器協同過濾推薦新異興趣發現、不需要領域知識；隨著時間推移性能提高；
推薦個性化、自動化程度高；
能處理復雜的非結構化對象稀疏問題；可擴展性問題；
新用戶問題；
質量取決於歷史數據集；
系統開始時推薦質量差；基於規則推薦能發現新興趣點；不要領域知識規則抽取難、耗時；產品名同義性問題；
個性化程度低；基於效用推薦無冷開始和稀疏問題；對用戶偏好變化敏感；
能考慮非產品特性用戶必須輸入效用函數；推薦是靜態的，靈活性差；
屬性重疊問題；基於知識推薦能把用戶需求映射到產品上；能考慮非產品屬性知識難獲得；推薦是靜態的

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