协同过滤处理隐式数据的方法是通过分析用户行为模式来推断偏好，即使在用户没有明确评分或评论项目时也是如此。与显式数据（例如，星级评分）不同，隐式数据包括点击、页面浏览、购买历史或在内容上花费的时间等行为。这些行为被视为兴趣信号，尽管它们并不直接表示喜欢或不喜欢。核心思想是识别具有相似交互模式的用户或项目，并利用这些相似性来预测缺失的交互或推荐新项目。
一种常见的方法是矩阵分解，它将用户-项目交互矩阵分解为表示用户偏好和项目特征的潜在因素。对于隐式数据，像交替最小二乘法 (ALS) 这样的方法被改编来处理缺少负面反馈的情况（即用户没有与之交互的项目）。算法不再将缺失的交互视为“不喜欢”，而是分配置信权重：对观察到的交互（例如，用户观看了一部电影五次）分配更高的权重，对未观察到的交互分配更低的权重。例如，如果用户频繁听一首歌，模型会假定用户有强烈的偏好，并相应调整推荐。另一种方法是基于邻域的方法，它使用余弦相似度等指标计算用户或项目在交互向量上的相似度。如果两个用户都点击了相同的产品，他们可能会被归为一组，然后可以将其中一个用户喜欢的项目推荐给另一个用户。
实际挑战包括处理稀疏数据（许多用户与少数项目交互）和噪声（例如，一次点击不一定代表兴趣）。解决方案通常包括正则化以防止过拟合，以及用于处理大型数据集的可伸缩计算。诸如 implicit（Python）或 Spark 的 ALS 实现等库为这些任务提供了优化的工具。开发者可以通过过滤低置信度的交互（例如，忽略单次点击）或使用采样来平衡正负样本来预处理数据。评估通常依赖于 precision@k 或 AUC-ROC 等指标，侧重于模型对用户实际交互过的项目进行排名的效果。例如，流媒体服务可能会测试用户观看过的电影是否出现在模型生成的 Top-N 推荐中。关键在于平衡可解释性（为什么推荐了某个项目）与性能，特别是在隐式信号微妙或矛盾的情况下。