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명시적 데이터에는 댓글, 좋아요, 평점, 후기 등의 사용자 행동과 활동이 포함됩니다. 또한 고객의 76%는 개인화된 상호 작용을 경험하지 못할 때 불만을 느낍니다. 추천 시스템에서 생성된 제안은 사용자 경험을 개인화하는 데도 중요한 역할을 합니다. Hybrid 추천 시스템이란 용어는 여기서 결과를 만들어 내기 위해 다중의 추천 기술을 함께 섞는 어떠한 추천 시스템을 설명하는데 사용된다.
몇몇의 연구들은 두가지 접근법을 hybrid와 경험에 기인해서 비교하고 hybrid가 두 접근법들보다 훨씬 더 정확한 추천을 제공한다고 말한다. 여러 문서로 이루어진 문서군이 있을 때 어떤 단어가 특정 문서 내에서 얼마나 중요한 것인지를 나타내는 통계적 수치이다. 사용자의 행동으로부터 모델을 만들 때, 특징(차이점)은 종종 data collection의 뚜렷하기도하고 암시적이도한 형태 사이에서 만들어진다. 많은 알고리즘은 추천 시스템에서 사용자나 아이템의 비슷함(similarity)을 측정하는 데 사용되고 있다. Collaborative Filtering 접근법의 한 중요한 장점은 machine analyzable content에 의존하고 있지 않다는 것이