Как строят гибрид коллаборативного и контентного подходов и где проходит граница между ними?

Три схемы. Взвешенная смесь: считаем оба балла и складываем с весами, зависящими от длины истории — у холодного пользователя вес контентной части выше, у активного побеждает коллаборативная. Переключение: жёсткое правило по порогу истории, проще в отладке, но даёт заметный скачок выдачи в момент переключения. Единая модель с признаками: контентные признаки и id-эмбеддинги подаются в одну сеть, и она сама учится, когда чему верить, — это то, что делают в проде, потому что граница получается не правилом, а обученной функцией.