سیستم‌های توصیه‌گر به طور کلی به سه دسته اصلی تقسیم می‌شوند که هر یک از آن‌ها تکنیک‌ها و الگوریتم‌های خاص خود را دارند:

1. سیستم‌های پالایش گروهی (Collaborative Filtering)
2. سیستم‌های مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
3. سیستم‌های ترکیبی (Hybrid Models)

در ادامه، هر یک از این روش‌ها به تفصیل بررسی شده و مزایا و معایب آن‌ها نیز مورد بحث قرار می‌گیرد.

1. سیستم‌های پالایش گروهی

پالایش گروهی به فرآیندی اطلاق می‌شود که از طریق شناسایی اولویت‌ها و اطلاعات جمع‌آوری شده، علایق کاربران را شناسایی می‌کند. این روش فرض می‌کند که اگر دو کاربر (A و B) سلیقه مشابهی در یک محصول داشته باشند، احتمالاً نسبت به محصولات دیگر نیز احساس مشترکی خواهند داشت.

رویکردهای پالایش گروهی:

• رویکردهای مبتنی بر حافظه: این رویکردها به «پالایش گروهی مجاورت» معروفند و امتیاز ترکیبات «کاربر-محصول» را بر اساس نمونه‌های مجاور محاسبه می‌کنند. این رویکرد به دو زیرگروه تقسیم می‌شود:

• • پالایش گروهی مبتنی بر کاربر: کاربران هم‌سلیقه پیشنهادات مشابهی دریافت می‌کنند.
  • پالایش گروهی مبتنی بر محصول: شباهت بین کالاها بر اساس امتیازات کاربران محاسبه می‌شود.

• رویکردهای مبتنی بر مدل: این رویکردها از یادگیری ماشین استفاده می‌کنند و ویژگی‌های دیتاست به عنوان ورودی مدل‌ها به کار گرفته می‌شوند.

مزایا:

• پیاده‌سازی ساده و کاربرد در زمینه‌های مختلف.
• قابلیت استخراج ویژگی‌ها بدون نیاز به درک محتوای کالا.

معایب:

• ضعف در پیشنهاد کالاهای جدید به دلیل عدم تعامل با داده‌های جدید.
• عملکرد ضعیف در دیتاست‌های کوچک.

2. سیستم‌های مبتنی بر محتوا

این سیستم‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که پیشنهادات را بر اساس اولویت‌های کاربر تولید می‌کنند. در اینجا، تنها امتیازات کاربر هدف اهمیت دارد و نه امتیازات دیگر کاربران.

منابع داده:

1. منابع داده در سطح محصول: دسترسی به ویژگی‌های کامل محصولات ضروری است.
2. منابع داده در سطح کاربر: نیاز به بازخورد کاربران به شکل صریح یا ضمنی.

مزایا:

• مناسب برای زمانی که داده‌های امتیاز و بازخورد کم است.

معایب:

• پیش‌بینی موارد پیشنهادی محدود به تعاملات قبلی کاربر است.
• برای کاربران جدید مناسب نیست و نیاز به تاریخچه داده‌ها دارد.

3. سیستم‌های ترکیبی

سیستم‌های ترکیبی به منظور جبران محدودیت‌های روش‌های قبلی طراحی شده‌اند. این سیستم‌ها از دیتاست‌های مختلف برای ارائه پیشنهادات کارآمدتر استفاده می‌کنند.

طراحی سیستم‌های ترکیبی:

• طراحی موازی: ورودی‌ها به چند سیستم توصیه‌گر متفاوت ارسال شده و نتایج آن‌ها ترکیب می‌شود.
• طراحی ترتیبی: خروجی هر سیستم به عنوان ورودی سیستم دیگر عمل می‌کند.

مزایا:

• بهبود عملکرد نهایی و ارائه پیشنهادات مفیدتر.

معایب:

• پیچیدگی محاسباتی بالا و نیاز به حجم بالای داده‌ها.