위에서 소개한 두 가지 추천 시스템은 대용량 데이터를 대상으로 하는 경우 데이터의 저장, 처리, 계산 속도와 같은 기술적인 문제가 발생하기 쉽다. Model-based recommendation 방법은 이러한 단점을 보완하 기 위해 개발된 방법으로, 먼저 추천 시스템에 대한 적당한 모형을 가정 하고 주어진 데이터를 바탕으로 하여 사전에 모형을 구축한 후 추천 시스 템을 적용할 때는 구축된 모형을 활용하는 방식을 취한다. 따라서 새로운 모형을 구축할 필요가 있다고 판단되기 전까지 실시간으로 추천 시스템 을 유지할 수 있다는 장점을 가지지만 데이터를 설명하는 모형에 대한 의 존도가 높기 때문에 모형에 대한 사전 검토가 충분히 이루어진 경우에 사 용하는 것이 좋다.
앞서 소개한 시스템들은 대용량 데이터를 목표로 사용하기에 기술적 문제가 유발되나 이런 사항을 보완한 Model-based recommendation 방법은 실시간으로 추천 시스템을 지속할 수 있다. 