推荐算法比较_推荐算法的主要推荐方法的对比

A. 推荐算法的主要推荐方法的对比

各种推荐方法都有其各自的优点和缺点，见表1。表1 主要推荐方法对比推荐方法优点缺点基于内容推荐推荐结果直观，容易解释；不需要领域知识新用户问题；复杂属性不好处理；
要有足够数据构造分类器协同过滤推荐新异兴趣发现、不需要领域知识；随着时间推移性能提高；
推荐个性化、自动化程度高；
能处理复杂的非结构化对象稀疏问题；可扩展性问题；
新用户问题；
质量取决于历史数据集；
系统开始时推荐质量差；基于规则推荐能发现新兴趣点；不要领域知识规则抽取难、耗时；产品名同义性问题；
个性化程度低；基于效用推荐无冷开始和稀疏问题；对用户偏好变化敏感；
能考虑非产品特性用户必须输入效用函数；推荐是静态的，灵活性差；
属性重叠问题；基于知识推荐能把用户需求映射到产品上；能考虑非产品属性知识难获得；推荐是静态的

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