Question

我们已经学习了推荐系统的两种主要形式。但是，需要注意的是，在任何大规模生产环境中，推荐引擎可能同时利用这两项技术。这被称为混合系统，人们喜欢混合系统的原因是，它有助于消除使用单一系统时可能存在的缺点。这两个系统在一起，创建了更强大的解决方案。

让我们检查每种类型的利弊。

协同过滤的优点如下。

· 没有必要手动创建特征。

协同过滤的缺点如下。

· 如果没有大量的项目和用户，它不能正常工作。

· 当项目数量远远超过可能被购买的数量时^[5]，效用矩阵会有稀疏性。

基于内容的过滤的优点如下。

它不需要大量的用户。

基于内容的过滤的缺点如下。

· 定义正确的特征可能是一个挑战。

· 缺乏“意外的惊喜”^[6]。

当一家公司缺乏大量的用户群，基于内容的过滤是更好的选择，但是随着公司的增长，加入协同过滤可以帮助我们为用户提供更多的“惊喜”。

现在你已经熟悉推荐引擎的类型和内部工作原理了，让我们开始构建自己的引擎吧。