3.4.2　缺点

虽然基于内容的推荐实现相对容易，解释性强，但是基于内容的推荐算法也存在一些不足，导致它的效果及应用范围受到一定限制，主要有如下4个问题。

1.推荐范围狭窄，新颖性不强

由于该类算法只依赖于单个用户的行为为用户做推荐，推荐的结果会聚集在用户过去感兴趣的标的物类别上，如果用户不主动关注其他类型的标的物，很难为用户推荐多样性的结果，也无法挖掘用户深层次的潜在兴趣。特别是对于新用户，因为只有少量的行为，因此为他们推荐的标的物较单一。

2.需要知道相关的内容信息且处理起来较难

内容信息主要是文本、视频、音频等，处理起来费力，难度相对较大，依赖于领域知识。同时这些信息有更大概率含有噪声（信息有误或者不全），增加了处理难度。另外，对内容理解的全面性、完整性及准确性会影响推荐的效果。

3.较难将长尾标的物分发出去

基于内容的推荐需要用户对标的物有操作行为，长尾标的物一般操作行为非常少，只有少量的用户操作，甚至没有用户操作。由于基于内容的推荐只利用单个用户行为做推荐，并且与长尾内容相似的内容也会比较少，这些相似的内容也极有可能是长尾的，所以更难将它分发给更多的用户。

4.推荐精准度不太高

基于工业界的实践经验，相比协同过滤算法，基于内容的推荐算法精准度要差一些。