推荐系统是旨在向用户推荐相关项目的算法，主要分为三类：协同过滤、基于内容的过滤和混合系统。每种类型都针对用户偏好和数据可用性的不同方面，使其适用于特定场景。以下是其核心原则、优势和局限性的细分。
协同过滤依赖于用户行为和偏好来生成推荐。它基于这样的假设：过去意见一致的用户将来也会意见一致。例如，如果用户 A 和用户 B 都喜欢电影 X，系统可能会向用户 B 推荐用户 A 喜欢的其他电影。这种方法可以是基于用户的（比较用户）或基于项目的（比较项目）。一种常见的技术是矩阵分解，它将用户-项目交互矩阵（例如，评分）分解为潜在因子以预测缺失的条目。一个著名的例子是 Netflix 的推荐引擎，它使用协同过滤根据观看历史记录来推荐节目。但是，这种方法在冷启动问题（数据很少的新用户或项目）和稀疏性（当大多数用户-项目交互未知时）方面存在困难。
基于内容的过滤通过分析项目的属性并将它们与用户的个人资料相匹配来推荐项目。例如，如果用户经常阅读有关机器学习的文章，系统将推荐标有类似关键字或主题的其他文章。这种方法使用特征提取（例如，文本的 TF-IDF、电影的类型元数据）和相似度度量（如余弦相似度）来比较项目。像 Spotify 这样的音乐应用程序可能会使用音频特征（节奏、流派）来推荐歌曲。虽然对于利基推荐有效，但基于内容的系统可能会变得重复并难以使建议多样化，因为它们仅依赖于现有的用户偏好。他们还需要丰富的项目元数据，而这些元数据可能并不总是可用的。
混合系统结合了协同方法和基于内容的方法，以减轻它们的个体弱点。例如，流媒体平台可以使用协同过滤来识别具有相似品味的用户，并使用基于内容的分析来推荐具有重叠类型或导演的电影。另一种方法是使用协同数据来改进基于内容的推荐（反之亦然）。亚马逊通过将购买历史（协同）与产品描述（基于内容）相结合来采用混合技术来推荐项目。高级实现可能会集成神经网络来融合数据类型，例如使用嵌入来表示用户行为和项目特征。混合系统通常在现实场景中表现更好，但在实施和维护中增加了复杂性，需要仔细调整以平衡每个组件的贡献。