混合推荐系统结合多种推荐技术，旨在提高推荐的准确性和覆盖范围。传统方法，如基于用户-物品交互的协同过滤（依赖于用户-物品互动）或基于物品特征的内容过滤（使用物品特征），单独使用时存在局限性。例如，协同过滤在处理新用户或新物品时存在困难（即“冷启动”问题），而内容过滤方法可能导致推荐过于专业化。混合系统通过整合两种或多种方法来弥补这些不足，通常能够平衡它们的优势和劣势。例如，一个混合系统可能会使用协同过滤来根据行为识别用户偏好，并使用内容过滤来推荐具有相似属性的物品，从而确保推荐的相关性和多样性。
混合系统可以通过多种方式实现。一种常见的方法是加权混合（weighted hybridization），即使用评分公式组合不同方法的结果。例如，电影平台可以结合协同过滤模型（如矩阵分解）和内容过滤模型（如 TF-IDF 向量相似度）的预测结果，计算出最终的推荐分数。另一种方法是特征增强（feature augmentation），即将一种方法的输出（如协同过滤的用户嵌入）作为输入特征馈送给另一种模型（如同时处理物品元数据的神经网络）。Netflix 是一个实际案例，据报道它结合了用户观看历史、内容元数据（类型、演员）和上下文数据（一天中的时间）来优化推荐。
虽然混合系统通常优于单一方法，但它们也带来了复杂性。开发者必须管理计算成本，尤其是在结合深度学习等资源密集型模型与实时协同过滤时。此外，平衡不同方法需要仔细实验——例如，调整混合分数中的权重，以避免过度依赖嘈杂的数据。Apache Spark 或基于云的机器学习服务（如 AWS Personalize）等工具可以通过提供预构建的混合算法来简化实现。尽管存在挑战，混合系统在电子商务、流媒体和社交媒体领域被广泛采用，亚马逊等平台融合用户行为、物品属性和会话上下文来驱动个性化推荐。