而，优势和劣势。在这个例子中，last.fm 需要大量信息才能做出正确且精准的推荐。这个问题被称为冷启动问题，在协同过滤中很常见。
内容基础
基于内容的过滤方法利用物品的一系列离散特征来推荐具有类似属性的其他物品。为此，我们使用关键词来描述物品，并构建用户 手机号数据库列表 画像来指示用户喜欢的物品类型。简而言之，这些算法会尝试推荐与用户过去喜欢的物品类似的物品。
例如，另一个音乐推荐平台Pandora。它仅利用歌曲或艺术家的特征来创建一个基本上播放类似属性音乐的电台。用户反馈也被用来重新定义结果。当用户不喜欢某首歌时，它会减少对与该歌曲相关的某些属性的强调。相应地，当用户喜欢某首歌时，它会更多地强调该歌曲的属性，并在将来展示更多类似的歌曲。
然而，与协同过滤一样，基 个性化和相关性在信息传 于内容的过滤也存在一些局限性。尽管它只需要很少的信息，但基于内容的过滤的范围是有限的。
一种新方法，混合推荐系统
最近的研究表明，将协作过滤和基于内容的过滤相结合的混合方法在某些情况下可能更有效。您可以通过以下几种方法来实现这一点：
- 分别进行两个预测，然后将它们结合起来
- 添加基于内 首席执行官电子邮件列表容的协作方法
- 将协作添加到基于内容的方法中
- 将方法统一到一个模型中
众所周知，Netflix 是混合推荐系统的一个强大例子。它推荐类似用户的观看和搜索习惯，即协同过滤。此外，它还会推荐与用户拥有相同特征且评分较高的电影，即基于内容的过滤。