协同过滤 (CF) 可以通过利用用户交互数据来识别用户或音频项目之间的模式和相似性，从而应用于音频搜索推荐。核心思想是根据具有相似品味的用户偏好推荐音频内容（例如，歌曲、播客）。 例如，如果用户 A 和用户 B 都听过一组重叠的音频曲目，则 CF 可能会推荐用户 A 播放过但用户 B 尚未发现的曲目。 这种方法依赖于构建用户-项目交互矩阵，其中行代表用户，列代表音频项目，值表示交互（例如，播放计数、跳过或喜欢）。 然后，算法（例如基于用户的 CF（比较用户个人资料）或基于项目的 CF（比较项目共现））可以通过在此矩阵中找到最近邻来生成推荐。
音频搜索应用程序中的一个关键挑战是处理稀疏数据，因为用户通常只与一小部分可用内容进行交互。 为了解决这个问题，矩阵分解技术（例如，奇异值分解）可以通过识别解释用户偏好的潜在因素来降低维度。 例如，潜在因素可能对应于音频中隐含的流派、情绪或制作风格。 此外，对于音频，隐式反馈（例如，播放时长）通常比显式评分更可靠，因为用户很少显式地对曲目进行评分。 冷启动问题（例如，推荐没有交互历史的新音频项目）可以通过将 CF 与基于内容的功能（例如，来自频谱图分析的音频嵌入）相结合的混合方法来缓解。 然而，纯 CF 系统避免直接依赖音频内容，而是专注于行为模式。
对于实现，开发人员可以使用 Surprise (Python) 或 Apache Mahout 等库来构建 CF 模型。 假设一个音乐流媒体服务想要推荐播客：该系统可以聚合用户收听会话、计算用户之间的相似性，并推荐在相似用户中流行的播客。 现实世界的例子包括 Spotify 的 Discover Weekly，它将 CF 与其他技术相结合。 为了优化性能，对交互矩阵的增量更新（例如，使用流数据管道）可确保推荐保持最新。 开发人员还应考虑可伸缩性——Apache Spark 的 MLlib 等工具支持大型数据集的分布式计算。 虽然 CF 在具有丰富交互数据的已建立平台上运行良好，但对于小众或新服务来说效果较差； 在这种情况下，可能需要混合模型或基于内容的方法来引导推荐。