推荐系统通过分析用户行为、物品属性和上下文数据来识别模式，从而预测用户偏好。它们主要依赖两种方法：协同过滤和基于内容的过滤，通常通过混合技术或机器学习模型来增强。这些系统旨在根据历史数据以及用户或物品之间的相似性，估计用户与物品交互的可能性，例如观看电影或购买产品。
协同过滤通过识别具有相似行为的用户或物品来工作。例如，如果用户 A 和用户 B 都喜欢电影 X 和 Y，系统可能会向用户 A 推荐电影 Z（用户 B 喜欢）。这种方法使用用户-物品交互矩阵（例如，评分或点击）来使用余弦相似度或皮尔逊相关等方法计算相似度得分。矩阵分解技术（例如奇异值分解 (SVD)）将此矩阵分解为潜在因素（例如，类型或主题）以预测缺失的条目。一个限制是“冷启动”问题：数据稀疏的新用户或物品收到的推荐效果不佳。Netflix 早期推荐系统就曾使用协同过滤，根据相似用户的评分来推荐电影。
基于内容的过滤侧重于物品属性和用户偏好。例如，如果用户经常听摇滚音乐，系统可能会推荐具有相似类型、节奏或艺术家的歌曲。物品表示为特征向量（例如，电影类型、产品描述），并通过聚合用户与之交互的物品的特征来构建用户个人资料。像 TF-IDF（词频-逆文档频率）或词嵌入这样的技术有助于量化文本特征。Spotify 使用这种方法，通过将音频特征（例如，每分钟节拍数）与用户的收听历史相匹配来推荐歌曲。与协同过滤不同，基于内容的方法可以处理新物品的冷启动，但很难展示用户明确偏好之外的意外推荐。
混合系统结合了协同过滤和基于内容的方法来解决它们各自的弱点。例如，亚马逊使用协同过滤，根据购买历史来推荐产品，同时利用基于内容的特征（例如，产品类别）来改进对新用户的推荐。像神经网络或分解机这样的机器学习模型通过捕获用户和物品之间复杂的交互来进一步增强预测。例如，YouTube 的推荐系统使用深度学习来分析用户观看历史和视频内容（例如，缩略图、标题），从而确定参与内容的优先级。这些模型通常训练隐式反馈（例如，点击、观看时间）和显式反馈（例如，评分）以平衡推荐的准确性和多样性。