混合推荐系统结合多种推荐方法，以利用其优势并减轻劣势。通常，它们集成协同过滤 (CF)、基于内容的过滤 (CBF) 或其他方法，如基于知识或人口统计的技术。目的是提高准确性、覆盖率和鲁棒性。例如，CF 在冷启动问题（新用户/项目）方面存在困难，而 CBF 则严重依赖项目元数据。通过合并这些，混合系统可以使用 CBF 来处理新项目，并使用 CF 来改进对已建立用户的推荐。常见的混合策略包括加权平均、在模型之间切换、级联（使用一个模型的输出作为另一个模型的输入）或创建处理多种数据类型的统一模型。
一个实际的实现是加权混合模型。假设一个流媒体服务结合了 CF 和 CBF 分数。对于喜欢科幻电影的用户，CF 可能会推荐类似用户中流行的电影，而 CBF 会推荐带有科幻关键词的电影。系统可以分配权重（例如，70% CF，30% CBF）来计算最终分数。另一种方法是级联：一个招聘平台可能首先使用 CBF 来过滤与用户技能相匹配的职位，然后应用 CF 来优先考虑具有相似资料的同行点击的职位。特征组合也很常见——例如，混合神经网络可以将用户-项目交互数据 (CF) 和项目描述 (CBF) 作为输入特征进行处理，从而让模型学习两者之间的交互。
混合系统擅长于需要灵活性的场景。例如，电子商务平台通常将 CF 用于“喜欢你的用户购买了”的建议与基于知识的规则（例如，“互补项目”）结合起来进行追加销售。混合化还解决了数据稀疏性问题：新闻应用程序可以使用 CBF 根据阅读历史推荐文章，如果用户历史有限，则切换到人口统计过滤（例如，年龄/位置）。开发人员可以使用 TensorFlow Recommenders (TFRS) 或 Surprise 等框架来实现混合，这些框架支持组合模型。主要挑战包括调整权重、避免过度复杂化和确保可扩展性。通过周到地集成技术，混合系统比单一方法方法更好地平衡了准确性、多样性和实用性。