유사 하 지만 동일 하 지 않 은 객체 를 인식 하 기 위해 신경망 을 학습 시키 면 , 협업 필터 링 및 콘텐츠 기반 인식 의 장점 이 결합 된다 . 이 는 , 유사 한 객체 에 대해 학습 된 신경망 이 그 들 의 고유 한 특성 ( 예 : 외관 ) , 그 들 의 외인성 특성 ( 예 : 현재 트렌드 , 사용 자 상호 작용 , 관련 구매 ) , 또는 고유 한 특성 및 특성 의 조합 에 기반 하 여 아이템 들 을 매치 할 수 있 는 추천 엔진 에 사용 될 수 있 기 때문 이 다 . 반대 로 , 다른 추천 엔진 은 , 배경 기술 섹션 에서 전술 한 바 와 같이 , 고유 한 특성 만 을 기반 으로 하 거나 , 협업 필터링 을 기반 으로 하 거나 , 또는 배경 기술 섹션 에서 전술 한 바 와 같이 둘 다의 혼성 화 에 기초 하 여 매치 시킨다 .