
1-b
Hinter Model-based steht die Idee der Clusterbildung und damit der Reduktion der Rechendauer.
Beim Memor-Based Collaborativ Filtering wird jeder User gegeneinander gerankt und verglichen. Große Matrizen können entstehen und es ist langsam. Ein weiterer Nachteil sind die unterschiedliche Einschätzung von Personsen
1-c Dies würde den Authority Score erhöhen, wenn man genug verschiedene Seiten zusammenbekommt. Dies ist aber sehr unwahrscheinlich, wenn man nur vereinzelt Links setzen kann.
1-d Dieser Ansatz ist nicht wesentlich besser als die Seite selbst. Es kommen weitere Probleme hinzu, da sie in verschiedenen Sprachen oder auch Ähnliche Themen haben könnten. Ein Vorteil ist natürlich, dass man evtl. fehlende Informationen über die Vorgängerseiten bekommen kann und somit schneller eine komplette Einstufung erhält
1-e Wenn die Seiten Textlastiger sind, sind linguistische Mittel durchaus die sinnvollere Alternative. Bei vielen Seiten im Web gibt es wenig bis gar kein Text und somit sollte n-grams dort besser funktionieren.
1-f HLRT kann keine Permutationen von Daten verarbeiten. Bei Softmealy wird alles durch Zustände dargestellt. Somit ist eine kleine Datenmenge mit permutierenden Daten mit HLRT nicht effizent lösbar
Hmmm...