扫码加入数据分析学习群

与基于内容的过滤技术相关的一些问题是有限的内容分析，过度专业化和数据的稀疏性。此外，协作方法表现出冷启动，稀疏性和可伸缩性问题。这些问题通常会降低建议的质量。为了减轻所发现的一些问题，已经提出了混合滤波，它以不同的方式组合了两种或更多种滤波技术，以提高推荐系统的准确性和性能。这些技术结合了两种或多种过滤方法，以便在平衡其相应弱点的同时发挥其优势。它们可以基于它们的操作分类为加权混合，混合混合，交换混合，特征组合混合，级联混合，特征增强混合和元级杂交。如今，通过不同地实现基于内容和协作的技术，协作过滤和基于内容的过滤方法被广泛使用，并且其预测结果随后将基于内容的特征组合或添加到协同过滤，反之亦然。最后，可以开发一个包含基于内容和协同过滤属性的通用统一模型。

通过在结合级联混合推荐技术中的项目的评级，特征和人口统计信息，解决了数据稀疏和冷启动的问题。在Ziegler等人。提出了一种混合协同过滤方法，用于利用专为严格产品分类而设计的批量分类信息，以解决CF建议的数据稀疏性问题，基于通过推断超主题得分和主题多样化生成概况。Ghazantar和Pragel-Benett也提出了一种混合推荐技术，它使用个人用户的基于内容的配置文件来查找用于进行预测的类似用户。在Sarwar等人。协同过滤与信息过滤代理相结合。在这里，作者提出了一个集成基于内容的过滤代理和协同过滤的框架。由于基于内容的过滤技术的新用户问题和协同过滤的平均用户问题，许多应用采用混合推荐算法。

Cunningham等人提出了一种简单直接的基于内容和协同过滤的方法。Konstas等人提出了一种音乐推荐系统，它结合了标记信息，游戏计数和社交关系。为了确定可以在社交平台上自动连接的邻居数量，Lee和Brusilovsky社交信息嵌入到协同过滤算法中。Condiff等人提出了一种贝叶斯混合效应模型，它将用户评级，用户和项目特征整合在一个统一的框架中