Построение хорошей рекомендательной системы — достаточно сложный процесс. Даже несмотря на то, что за последние десять лет в этой области появилось множество хорошо изученных и отработанных решений, в задаче всегда остаётся некоторая неопределенность и простор для исследований.

Ведь с чем на деле взаимодействует система рекомендаций, подо что она в итоге «подгоняется» при обучении? Под человеческие желания, причем ещё не высказанные. И хотя, как показывает практика, часто вкусы людей и их желания можно статистически «усреднить» и показать полноэкранный баннер с рекламой чего-то, что «нравится всем», в деталях эти вкусы крайне разнятся.

Посетители двух разных проектов, пусть даже схожей тематики, могут вести себя совершенно по-разному, что уж говорить про пользователей из разных стран. Таким образом, процесс построения рекомендательной системы — это не только лишь «матрицы, факторизация и бустинг», это также глубокое (и подчас нескончаемое) изучение поведения людей.