混合推荐系统结合多种推荐技术，以利用它们的优势并减轻各自的弱点。它们通常将协同过滤（依赖于用户-物品交互）与基于内容的过滤（使用物品属性或用户偏好）相结合，但也可以包含其他方法，例如基于知识或人口统计的方法。目标是创建一个更强大的系统，在各种场景中表现更好，例如处理冷启动问题（新用户或物品）或提高推荐多样性。例如，混合系统可以将协同过滤检测用户行为模式的能力与基于内容的过滤基于描述性特征推荐物品的能力相结合，从而产生更准确和相关的建议。
混合系统结合技术的常见方式是通过加权或混合策略。在加权方法中，来自不同模型的输出以线性方式组合，权重根据性能或上下文进行调整。例如，流媒体服务可能会使用协同过滤来推荐相似用户中流行的电影，但对于交互历史有限的新用户，会为基于内容的推荐分配更高的权重。另一种方法是特征增强，其中一种技术的输出成为另一种技术的输入。例如，基于内容的模型可以使用协同过滤模型（例如，矩阵分解）生成的嵌入作为附加特征，使其能够结合物品属性和用户行为。级联模型也很受欢迎：基于内容的过滤器可能会生成一个初始候选列表，然后协同过滤模型会根据用户偏好对列表进行重新排序。
混合系统通常采用元级别框架，如堆叠，其中单独的模型（例如，神经网络）学习混合来自多个基本推荐器的预测。例如，电子商务平台可能会训练一个元模型，以结合协同过滤评分（基于购买历史）和基于内容的评分（来自产品描述），以预测点击率。实际实现通常依赖于模块化架构，允许开发人员尝试不同的组合。像 TensorFlow Recommenders 或 Surprise 这样的库提供了构建混合系统的工具，而像 Amazon Personalize 这样的平台可以实现算法的加权或顺序混合。这些系统在实际应用中表现出色：Spotify 将协同过滤用于播放列表推荐，并将自然语言处理 (NLP) 用于歌曲歌词，而 Netflix 使用混合方法来平衡个性化建议和热门内容。通过策略性地结合技术，混合系统比单一方法解决方案实现了更好的准确性、覆盖率和适应性。