장점
단점
최적의 모델을 찾기가 어렵다.
Weighted
서로 다른 추천의 점수를 가중 평균
Switching
사용하는 추천 시스템을 변경하며 추천
Mixed
서로 다른 추천에서 나오는 추천들을 함께 섞어서 제공
FeatureCombination
다른 추천에서 나온 특징들을 합쳐 하나의 추천 알고리즘에 사용
Feature Augmentation
Feature Combination을 여러 번 연결된 버전
Cascade
엄격한 위계를 가진 추천
상위 우선 순위를 먼저 추천한 후, 낮은 우선 순위의 추천을 하는 방식이 가능하다.
Meta-level
한 추천 시스템 model이 입력으로 사용되는 model로 추천
(Feature Augmentation과 달리 model 자체를 입력으로 전달)