有效地结合协同过滤和基于内容的方法需要一种混合方法，利用两种技术的优势。协同过滤 (CF) 依赖用户-项目交互来寻找模式，而基于内容的过滤 (CB) 使用项目特征（例如，类型、文本描述）来推荐类似的项目。一个常见的策略是混合它们的输出或将它们的特征集成到单个模型中。例如，您可以分别计算来自两种方法的推荐，然后使用加权平均值将它们组合起来，或者设计一个模型，该模型共同处理交互数据和项目特征。这种混合方法弥补了每种方法的弱点：CF 在冷启动项目（没有交互历史的新条目）方面存在困难，而 CB 无法仅基于项目属性捕获细致的用户偏好。
一种实用的实现是加权混合系统。假设您正在构建一个电影推荐引擎。您可以使用 CF（基于用户评分）和 CB（基于电影类型或关键词）生成电影的评分。最终的推荐评分可能是一个加权总和，例如 60% CF 和 40% CB。这确保了类似用户喜欢的流行项目 (CF) 与匹配用户明确偏好的项目 (CB) 相平衡。另一种方法是特征增强。例如，在矩阵分解模型（CF 中常见）中，您可以包含项目特征（例如，电影导演、演员）作为辅助信息。这允许模型学习解释用户交互和项目属性的潜在因素，从而改进对利基或新项目的推荐。
一种更高级的方法是使用两阶段流水线。例如，CB 可以首先过滤项目（例如，向观看动作电影的用户推荐动作电影），而 CF 可以通过优先考虑具有相似品味的用户喜欢的项目来优化列表。或者，神经网络可以统一这两种方法：模型可以将用户-项目交互数据和项目元数据作为输入，通过单独的嵌入层处理它们，并将输出组合起来进行最终预测。TensorFlow Recommenders 等工具通过允许开发人员以最少的样板代码构建混合模型来支持这一点。测试至关重要——A/B 测试不同的混合权重或架构可确保混合方法优于独立方法。例如，据报道，Netflix 的推荐系统使用 CF 和 CB 的混合方法来处理不同的用户行为和内容类型，从而平衡流行度和个性化。