Ưu điểm và nhược điểm:
Đây là kỹ thuật khơng sử dụng đến đánh giá sản phẩm của người dùng, cho nên hiển nhiên những người dùng mới cũng sẽ nhận được gợi ý kể cả khi họ chưa đánh giá bất cứ sản phẩm nào, tri thức về sản phẩm cũng như những tính năng của nĩ là khơng cần thiết cho nên hướng tiếp cận này là độc lập.
Nhược điểm của phương pháp này là trong khi thu thập các thơng tin nhân khẩu học cần thiết sẽ vấp phải vấn đề về tính riêng tư của thơng tin. Hơn nữa loại thơng tin này cũng là quá “thơ” để cĩ thể đưa ra các gợi ý mang tính cá nhân hĩa cao. Ví dụ như khơng phải tất cả những phụ nữ 20 tuổi đều cùng thích xem một thể loại phim. Và nếu một khách hàng cĩ ý kiến khác với số đơng hoặc cĩ sở thích khơng
23
bình thường sẽ cĩ hệ số tương quan thấp so với những người cịn lại. Gợi ý cho họ nếu sử dụng hệ gợi ý dựa trên nhân khẩu học là rất khĩ và sẽ cho ra những kết quả kỳ cục. Vấn đề này được gọi là “gray sheep – con cừu xám” . Một thách thức khác là chúng ta khĩ cĩ thể thay đổi hồ sơ đã được tạo của một người dùng trong trường hợp sở thích của người đĩ thay đổi. Đĩ là vấn đề mâu thuẫn giữa tính ổn định và tính linh hoạt.
2.1.3.Collaborative filtering
Hướng tiếp cận lọc cộng tác - collaborative filtering được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống gợi ý. Filtering cĩ nghĩa là lọc thơng tin cần thiết từ dữ liệu cho trước, collaborative cĩ nghĩa là thơng tin được sử dụng để xử lý được cung cấp bởi nhiều người dùng trong hệ thống. Từ các thơng tin tham khảo từ các khảo sát [2] và [12], ta sẽ điểm qua những nét chính về kỹ thuật này. Hình dưới đây là một ví dụ đơn giản cho collaborative filtering.