电子商务中最常见的推荐系统类型包括协同过滤、基于内容的过滤和混合系统。每种方法都针对用户行为和商品特征的不同方面，以生成个性化推荐。开发者通常会结合使用这些方法，或根据数据可用性和业务目标进行优化。
协同过滤通过分析用户与商品之间的互动来识别模式。例如，如果用户 A 和用户 B 的购买历史相似，则可能会向用户 B 推荐用户 A 喜欢但用户 B 尚未见过的商品。这种方法依赖于矩阵分解或基于近邻的技术（例如，k-近邻）来预测偏好。亚马逊的“购买此商品的顾客也购买了”功能就是一个经典示例，它利用了历史购买数据。然而，协同过滤在冷启动问题（例如，互动数据有限的新用户或新商品）以及大数据集的可伸缩性方面存在挑战。
基于内容的过滤侧重于商品属性而非用户行为。它根据商品描述、类别或标签等元数据，推荐与用户先前喜欢过的商品相似的商品。例如，如果用户经常购买跑鞋，系统可能会通过比较商品特征来推荐其他运动鞋。Netflix 基于流派的推荐（例如，向科幻片观众推荐科幻片）是一个众所周知的示例。这种方法避免了新商品的冷启动问题，但可能导致过度专业化，限制了用户发现多样化商品。开发者通常使用 TF-IDF 或词嵌入等技术来量化商品相似度。
混合系统结合了协同过滤和基于内容的过滤方法，以弥补各自的弱点。例如，Spotify 使用协同过滤根据用户的听歌习惯推荐播放列表，同时结合音频特征（例如，节奏、流派）进行歌曲级别的推荐。混合模型可能采用加权平均、集成学习或分层架构。许多电子商务平台采用混合方法——例如，使用协同过滤处理广泛的趋势，使用基于内容的过滤处理小众商品——以平衡个性化和多样性。像 TensorFlow Recommenders 这样的框架或像 Surprise 这样的库简化了实现，让开发者可以有效地试验混合配置。