协同过滤通过分析用户行为模式来预测个体可能喜欢的内容，从而改进视频搜索推荐。它通过利用用户-项目交互数据（如观看、点赞或观看时长）来工作，而不是依赖元数据或内容分析。主要有两种方法：基于用户和基于项目的协同过滤。基于用户的方法识别具有相似观看历史的用户，并推荐这些相似用户观看过的视频。基于项目的方法侧重于经常被一起观看的视频，推荐具有高共现性的项目。例如，如果用户 A 观看了视频 X 和 Y，而用户 B 观看了视频 X，系统可能会向用户 B 推荐视频 Y。这种方法即使在明确的搜索词或内容细节有限的情况下也能个性化推荐。
协同过滤在视频搜索中的一个关键优势是它能够处理元数据稀疏或不可靠的场景。例如，YouTube 等用户生成内容平台托管着数百万个视频，其标题、标签或描述可能不一致。协同过滤通过优先考虑隐式反馈（例如用户实际观看或跳过的视频）来绕过这些限制。它还能发现传统关键词搜索可能不会出现的利基内容。例如，如果相似用户观看了某个不知名创作者的视频，观看编程教程的用户可能会收到该创作者的推荐。这种方法非常适用于长尾内容发现，因为它可以在庞大的用户群体中识别模式，而无需手动标记或内容分析。
然而，协同过滤也面临挑战。稀疏数据（例如新用户或交互较少的视频）可能导致推荐效果不佳，这被称为冷启动问题。为了解决这个问题，混合系统将协同过滤与基于内容的技朧结合起来，例如分析视频脚本或缩略图。为了提高可扩展性，矩阵分解（如奇异值分解）等技术通过将用户和视频映射到潜在特征空间来降低计算复杂性。Netflix 等平台使用这些混合模型来优化推荐：协同过滤识别广泛的模式，而基于内容的方法则填补新项目的空白。开发者可以使用 Surprise 或 TensorFlow Recommenders 等库来实现这些方法，从而在实时视频搜索系统中平衡准确性和性能。