集成方法通过组合多个模型来减少单个模型的弱点，并利用它们的集体优势，从而提高推荐性能。 集成方法不是依赖于单个算法，而是聚合来自不同模型的预测，这有助于减轻偏差、处理各种数据模式并提高泛化能力。 例如，协同过滤模型可能难以处理稀疏的用户-项目交互，而基于内容的模型则擅长使用项目特征。 通过将它们组合起来，集成方法可以利用另一种方法的见解来弥补一种方法的不足。 bagging、boosting 或 stacking 等技术是实现此目的的常用方法，每种方法都解决了不同的局限性（例如，方差减少、偏差校正或模型融合）。
一个实际的例子是混合推荐系统，它结合了协同过滤、基于内容的过滤和神经网络。 协同过滤根据历史交互识别用户偏好，基于内容的过滤使用项目元数据（例如，类型或关键字），而神经网络捕获用户行为中的非线性关系。 通过平均或加权它们的输出，集成方法可以更好地适应某个模型表现不佳的情况。 例如，在“冷启动”期间（当新用户或项目缺少交互数据时），基于内容的组件可以提供有意义的推荐，而协同部分则收集更多数据。 Stacking 通过训练一个元模型（例如线性回归）来学习如何最好地组合基础模型的预测，从而进一步优化了跨各种用户群体的准确性。
集成方法还提高了稳健性和可扩展性。 不同的模型可能在特定上下文中表现出色——矩阵分解模型可能很好地处理隐式反馈，而基于决策树的方法可以更好地捕获时间趋势。 通过并行运行这些模型，开发人员可以构建适应不同数据条件的系统，而无需重新训练单体模型。 此外，集成方法允许增量更新：将新模型（例如，用于顺序数据的 Transformer）添加到组合中只需要重新训练聚合步骤，而不是整个系统。 这种模块化使得更容易试验新算法，同时保持稳定性。 对于开发人员而言，实现集成方法通常涉及 scikit-learn 等框架（用于更简单的方法）或 TensorFlow/PyTorch 中的自定义管道（用于神经网络混合），从而在性能提升与计算成本之间取得平衡。