协同排序和协同过滤都是推荐系统中使用的技术，但它们在目标、方法和用例上有所不同。协同过滤通过分析用户-物品交互模式（例如评分或购买历史）来预测用户偏好。其主要目标是估计用户可能对尚未遇到的物品的评分或参与度。例如，如果用户 A 和用户 B 对电影的评分相似，则协同过滤可能会向用户 A 推荐用户 B 喜欢的电影。常见的实现包括矩阵分解，其中导出潜在因素（例如，类型或主题）来解释用户偏好。
另一方面，协同排序侧重于优化推荐物品的顺序，而不是预测确切的评分。它不是估计每个物品的数值分数，而是学习根据物品与用户的相对相关性对物品进行排序。例如，使用协同排序的音乐流媒体服务可能会优先推荐用户可能重复播放的歌曲，而不是那些他们会跳过的歌曲，即使两者具有相似的预测“喜欢”度。这种方法通常使用成对或列表式损失函数来比较物品，并确保排名较高的物品出现在推荐的更上方。一个关键优势是它能够更有效地处理隐式反馈（例如，点击、观看时长），因为这些信号自然地反映了偏好强度，而无需明确的评分。
实际区别在于它们的输出和评估。协同过滤可能会生成一个预测评分（例如，4.2/5 星），而协同排序会生成一个排序列表，其中物品按推断的相关性排序。对于开发人员来说，这意味着协同排序需要不同的算法，例如贝叶斯个性化排序 (BPR)，它显式地对物品对进行建模以优化排名。协同过滤虽然更简单，但在相对偏好比绝对分数更重要的情况下可能会遇到困难。例如，电子商务平台可以使用协同排序来推荐用户最有可能首先购买的产品，即使所有推荐都在广泛意义上相关。相比之下，协同过滤可能会错过相似评分物品之间的细微偏好。