Öneri sistemi
Zorluklar

Öneri sistemlerinin geliştirilmesinde karşılaşılan çeşitli zorluklar:
Soğuk başlangıç sorunu: Sisteme yeni bir kullanıcı veya öğe eklendiğinde, sistemde bu kullanıcı veya öğe ile ilgili kayıtlı bilgi olmadığından öneriler hesaplanamaz. Bu sorun soğuk başlangıç sorunu olarak adlandırılır ve özellikle işbirlikçi filtreleme yönteminde ortaya çıkan bir sorundur. Bu sorunun üstesinden gelmek için sistem herhangi bir şekilde yeni eklenen kullanıcı veya öğe hakkında bilgi edinmeye çalışır ya da içerik bazlı filtreleme yönteminden faydalanılır.
Seyrek veri sorunu: Öneri sistemleri çoğuklukla temelde matris işlemlerine dayanmaktadır. Sistemdeki kullanıcı ya da öğe sayısı az olduğunda veya sistemde yeterince kullanıcı verisi olmadığında matristeki veriler çok seyrek olur. Bu da seyrek matris işlemleri yapmayı gerektirir. Özellikle milyonlarca öğe ve kullanıcı barındıran sistemlerde seyrek veri sorunu daha da belirginleşir.
Anındalık sorunu: Bazı öneri sistemleri dinamik veri ile çalışmaktadır. Örneğin haber öneri sistemlerinde, sistem her yeni haber geldiğinde güncellenmeli, kullanıcılara eski haberler sunulmaktan kaçınılmalıdır. Anındalık sorunu hem performans, hem de öneri kalitesi açıcından zorluk yaratmaktadır.
Kullanıcı beğeni ve ilgi alanlarının değişmesi sorunu: Kullanıcıların beğenileri ve ilgi alanları zamanla değişebilmektedir. Özellikle uzun vadeli kullanıcılar göz önüne alındığında sistemin bu kişisel değişikliklere uyum sağlaması gerekmektedir.
Ölçeklenebilirlik: Tüm çevrimiçi servisler gibi öneri sistemleri de kalabalık kitleleri hedef almaktadır. Öneri sisteminin çalıştığı alana göre (müzik, film, haber vs.) anındalık sorunu ile birleştiğinde ölçeklenebilirlik üstesinden gelinmesi önemli bir sorun haline gelmektedir.
Düzensiz içerik: Özellikle metin tabanlı öğelerin tavsiye edilmesinde makine tarafından okunabilir ve yapısal olan içeriğin önemi büyüktür. Düzensiz ve yapısız olan içeriklerde (örneğin film özeti, haber metni vs) içeriğin sistem tarafından analiz edilip, içeriğin anlaşılması zorluk yaratmaktadır.
Gri koyun sorunu: Bu sorun özellikle işbirlikçi filtreleme yönteminde ortaya çıkmaktadır. İşbirlikçi filtreleme kullanıcılar arasındaki benzerlikleri bularak benzer kullanıcılara benzer öğeler önerir. Ancak bazı kullanıcılar özeldir ve diğer kullanıcılarla tutarlı ortak beğenilere sahip değildir. Bu gibi durumlarda sadece işbirlikçi filtreleme kullanmak dezavantajlıdır.
Rastlantısallık (aşırı uzmanlık) sorunu: Öneri sistemleri zaman içerisinde aşırı uzmanlaşabilir ve sürekli geçmişte önerilen öğelerle çok benzer öğeleri önermeye başlar. Sistem aynı öğelerden kaçınmalı ve yeni öneriler keşfedebilmelidir.
Kullanıcı gizliliği sorunu: Öneri sistemleri kullanıcıların beğeni ve ilgi alanlarının sistem tarafından öğrenilmesi üzerine kurulmuştur. Ancak bu durum kullanıcılar hakkında hassas bilgilerin sistemde saklanması ve analiz edilmesi anlamına gelmektedir. Bu ise, hem kullanıcı gizliliği konusunda sorunlara yol açabilmekte hem de kullanıcıların öneri sistemlerine güveni konusunda soru işaretlerine sebep olabilmektedir. 2018 yılında Avrupa genelinde yürürlüğe giren kişisel verilerin korunması yönetmeliği (GDPR) sonrası, kişisel verilere dayanmayan öneri sistemlerinin geliştirilmesi konusunda çalışmalar başlatılmıştır.
Komşu geçişkenliği sorunu: Önerilerin hesaplanmasında kullanılan matrisin seyrek olmasına (bkz. seyrek veri sorunu) ek olarak, var olan verinin birbirinden farklı öğelere yoğunlaşması sonucu oluşan bir sorundur. Bu durumda benzer tercih ve beğenilere sahip olan kullanıcılar, farklı öğeler hakkında verilere sahip oldukları için aralarındaki benzerliğin sistem tarafından bulunabilmesi mümkün değildir.
Eşanlamlılık sorunu: Özellikle metin tabanlı öneri sistemlerinde (içeriğin anlaşılması için metin analizi yapılması gereken sistemlerde) eşanlamlı kelimeler zorluk çıkarmaktadır.
Bir puanlama sistemi üzerinde işbirlikçi filtreleme örneği.