- Hasta hace pocos años, la gran mayoría de los modelos avanzados de recomendación, basados en factorización matricial, dependían de preferencias explícitas del usuario en forma de ratings.
- Pero los ratings (explicit feedback) son difíciles de obtener.
- Por otro lado, tenemos la opción de usar feedback implícito, pero con los siguientes problemas:
- No hay feedback negativo.
- Contiene ruido.
- Es difícil cuantificar preferencia y confianza en esas preferencias.
- Hay una carencia de métricas de evaluación (RMSE y MAE no funcionarían bien)
ref: Hu, Y., Koren, Y., & Volinsky, C. (2008). Collaborative filtering for implicit feedback datasets. In ICDM'08. Eighth IEEE Internatioonal Conference on Data Mining (pp. 263-272).