混合推荐系统结合了两种或多种推荐技术，以提高向用户提供的建议的质量。与单独的方法（例如，依赖用户-项目交互的协同过滤）或（使用项目特征的）基于内容的过滤不同，混合系统集成了多种方法来解决单个模型的弱点。例如，混合系统可能会将协同过滤通过对等行为检测用户偏好的能力与基于内容的过滤对项目属性的关注相结合，从而创建一个更强大的模型。集成技术包括对来自不同模型的分数进行加权平均、将一个模型的输出用作另一个模型的输入，或者训练一个元模型来组合预测。这种灵活性使混合系统能够适应多样的数据场景和用户需求。
混合系统的主要优点是它们能够减轻单一方法固有的局限性。协同过滤在冷启动问题（例如，推荐没有交互历史的新项目或用户）方面存在困难，而基于内容的系统可能无法捕获超出项目特征的细微用户偏好。通过组合方法，混合系统可以利用项目元数据来引导新用户或项目的推荐，同时仍然使用协作信号进行个性化。例如，Netflix 可能会通过分析观看历史（协同）和类型/标签数据（基于内容）来使用混合推荐来推荐节目。混合系统还提高了推荐的多样性和准确性，因为它们平衡了广泛的趋势和个人品味。此外，它们可以更好地处理稀疏数据——单独的协同过滤可能会遗漏小众偏好，但基于内容的特征可以填补空白。
从技术角度来看，混合系统需要仔细设计，以平衡计算成本和性能。开发人员可能会实施一个两阶段方法：使用基于内容的过滤进行初始候选生成，并使用协同过滤进行排名。或者，神经网络可以将协作和内容信号融合到单个模型中（例如，使用用户和项目的嵌入）。虽然混合系统增加了复杂性，但它们的优势（如增强的鲁棒性和适应性）通常证明了这些努力的价值。例如，电子商务平台使用混合模型通过混合购买历史（协同）和产品描述（基于内容）来推荐产品，确保建议既个性化又具有上下文感知。这种方法确保即使在用户行为或项目目录发生变化时，推荐仍然相关。