החלטתם לשלב מערכת המלצה באתר, על מנת לעזור למבקרים למצוא מוצרים רלוונטיים עבורם מבין גוון המוצרים המוצעים באתר. ברשותכם נתוני קטלוג המוצרים המוצעים באתר, ונתוני הפעילות של המבקרים באתר. שאלה - עבור מוצרים חדשים שאין עבורם עדיין מידע היסטורי על רכישות תשתמשו במודל המלצה:

(CBR ( Content based recommendation- ההמלצה מבוססת על התוכן, על הפיצ'רים של המוצרים ופחות על האינטרקציות בין משתמשים למוצרים. כאן כל משתמש הוא בפני עצמו, אנו לא לומדים דבר על קשר בין משתמשים, כלומר לא תלוי אם אחרים אהבו או לא אהבו מוצרים מסוימים. אנו מסתכלים על מה שהמשתמש אהב ומחפשים סרטים בעלי תכונות דומות לאותו הסרט. הקונספט המוביל הוא vector keyword .כל מ פתח הוא מימד (שחקן, במאי, ג'אנר,...). כל מוצר מיוצג על ידי וקטור של כל התכונות האלו. וכנ"ל לגבי המשתמש. כדי לעשות התאמה בין משתמש למוצר, אנו מחשבים מרחק בין וקטור המשתמש לוקטור המוצר. תכונות מוצר – קטגוריה, שחקן, תגים, כותרת (טקסט), תיאור (טקסט), סיגנל מתוך האודיו/וידיאו. נוכל לשלב כותרת ותיאור על ידי לקיחת המילים שמופיעות בכל מוצר ואת המילים שמופיעות בכל סרט שהמשתמש אהב.