用户行为是推荐系统的基础要素，因为它直接反映了用户如何与内容或产品互动。这些系统依赖行为数据——例如点击、观看、购买历史或在项目上花费的时间——来推断偏好并预测用户可能喜欢的内容。例如，如果用户在流媒体平台上频繁观看科幻电影，系统就会利用这种行为来优先推荐类似的作品。显式反馈（例如评分）和隐式信号（例如滚动模式）都发挥作用，但隐式数据通常更丰富且不易产生偏差，因为用户可能不会持续对项目进行评分。通过分析这些数据中的模式，推荐系统创建用户画像，指导个性化推荐。
这些系统背后的算法处理用户行为，以识别用户与项目之间的关系。协同过滤是一种常见方法，它将行为相似的用户分组，以推荐同组中其他人喜欢的项目。例如，如果用户 A 和用户 B 都购买了某本书，系统可能会向用户 A 推荐用户 B 购买的其他书籍。矩阵分解技术将用户-项目互动数据分解为潜在因子（例如，类型或主题），以预测缺失的互动。深度学习模型，如神经网络，可以捕捉复杂模式，例如用户的偏好如何随时间变化。实时行为，如会话中的近期搜索或点击，对于需要快速调整推荐的动态平台（例如电子商务）尤其有价值——例如在用户将商品添加到购物车后推荐相关产品。
然而，仅仅依赖用户行为也存在局限性。例如，新用户或互动历史较少的项目会遇到“冷启动”问题，即系统缺乏数据来提供准确的推荐。为了解决这个问题，混合系统将行为数据与基于内容的特征（例如，项目描述或元数据）结合起来。此外，系统必须平衡个性化与多样性，以避免产生用户只看到相似项目的“过滤气泡”。例如，音乐应用可能利用行为推荐喜欢的类型，但偶尔也会引入新的新艺术家。开发者还需要考虑偏差——例如热门商品主导推荐——通过引入逆倾向加权等技术来解决。最终，用户行为是一个关键的输入，但有效的系统会将其与其他数据和策略结合起来，以提高相关性和用户满意度。