推荐系统中的混合过滤结合了两种或多种推荐技术，以提高准确性并解决单一方法的局限性。最常见的方法是将协同过滤（依赖用户与物品的交互）与基于内容的过滤（使用物品特征或用户偏好）相结合。例如，电影推荐系统可以使用协同过滤来推荐类似用户喜欢的电影，同时也可以利用基于内容的过滤来推荐用户之前喜欢的类型或导演的电影。通过整合这些方法，混合系统可以减少诸如冷启动问题（新用户或新物品缺乏足够数据）等问题，并提高推荐的相关性。
混合过滤的一种实际实现方法通常涉及加权混合等技术，其中不同方法的结果使用加权平均进行组合。例如，音乐应用可能会将用户的歌曲推荐得分计算为 60% 协同过滤（基于类似用户听的内容）和 40% 基于内容的过滤（基于流派或节奏偏好）。另一种方法是切换，系统根据上下文在不同方法之间交替。例如，如果新用户评分的物品不足，系统可能会优先采用基于内容的推荐，直到积累足够的交互数据。混合模型还可以使用机器学习算法，例如堆叠（stacking），来训练一个元模型，学习如何最佳地融合各独立推荐策略的输出。
混合过滤的优势包括更高的鲁棒性和灵活性。例如，亚马逊等电商平台将用户行为（协同）与产品描述（基于内容）结合来推荐物品，确保即使在数据稀疏时推荐也能有效。然而，混合系统的设计和维护可能更复杂。开发者必须平衡计算成本，因为结合方法可能需要额外的处理或存储。测试和调整混合模型也需要仔细评估，以确保组合方法优于单一方法。尽管存在这些挑战，混合过滤因其能够利用多种技术的优势同时弥补其不足，仍然是现实世界系统中广泛采用的解决方案。