推荐系统通过组合用户数据、项目特征和交互模式来处理多种偏好，从而创建个性化建议。 这些系统通常使用协同过滤、基于内容的过滤或混合方法等技术来衡量和合并不同的用户兴趣。 例如，与科幻电影和烹饪视频互动的用户可能会收到混合这些类别的推荐，并根据他们与每种类型内容的互动频率或最近程度进行调整。
一种常见的方法是协同过滤，它识别具有相似偏好的用户并推荐这些用户喜欢的项目。 如果用户有多种兴趣，系统可能会将他们的行为细分为多个集群（例如，“工作日动作电影”与“周末纪录片”），并根据上下文或模式确定推荐的优先级。 矩阵分解技术还可以将用户-项目交互数据分解为代表不同偏好方面的潜在因素。 例如，流媒体服务可能会将用户对“80 年代摇滚”和“独立电影”的亲和力建模为单独的潜在特征，然后将它们组合起来以推荐相关的音乐或电影。 加权平均或集成模型通常用于平衡冲突的偏好，例如向同时玩快节奏游戏和益智游戏的用户推荐这两者，但会在不同的时间推荐。
基于内容的过滤通过分析项目属性来解决多种偏好。 如果用户喜欢关于人工智能和园艺的文章，系统会从他们的阅读历史记录中提取关键字或主题，并将它们与类似的内容匹配。 表示项目（例如，类型、关键字或元数据）的特征向量与用户的配置文件进行比较，该配置文件可能包括多个兴趣向量。 例如，新闻应用程序可以为用户的技术和烹饪兴趣维护单独的配置文件，然后根据它们的相关性对每个类别的文章进行排名。 混合系统（如结合协同过滤和基于内容的方法的系统）通过使用内容特征来填补稀疏交互数据中的空白，从而进一步完善这一点。 音乐平台可能会向通常听摇滚但偶尔浏览古典音乐的用户推荐古典播放列表——同时利用他们的主要偏好和偶尔的异常值。
实际的实现通常包括情境感知过滤或多目标优化。 例如，如果用户的购买历史记录反映了该模式，电子商务平台可能会在工作日优先推荐“工作服”，在周末优先推荐“休闲服装”。 有些系统还允许用户明确选择兴趣（例如，“喜剧”或“恐怖”等标签）来指导推荐。 Netflix 的类型行将推荐内容分成不同的类别，展示了系统如何在不混合它们的情况下呈现多种偏好。 在幕后，像排名融合或强化学习这样的算法平衡了准确性和多样性，确保最终列表不会被一种兴趣所主导。 通过结合这些策略，推荐系统可以有效地管理多种偏好，同时适应用户行为随时间的推移而发生的转变。