迄今为止，在个性化推荐系统中，协同过滤技术是应用最成功的技术。目前国内外有许多大型网站应用这项技术为用户更加智能的推荐内容。
基于用户的协同过滤算法
第一代协同过滤技术是基于用户的协同过滤算法，基于用户的协同过滤算法在推荐系统中获得了极大的成功，但它有自身的局限性。因为基于用户的协同过滤算法先计算的是用户与用户的相似度（兴趣相投，人以群分物以类聚），然后将相似度比较接近的用户A购买的物品推荐给用户B，专业的说法是该算法用最近邻居（nearest-neighbor）算法找出一个用户的邻居集合，该集合的用户和该用户有相似的喜好，算法根据邻居的偏好对该用户进行预测。
基于用户的推荐逻辑有两个问题：冷启动与计算量巨大。
基于用户的算法只有已经被用户选择（购买）的物品才有机会推荐给其他用户。在大型电商网站上来讲，商品的数量实在是太多了，没有被相当数量的用户购买的物品实在是太多了，直接导致没有机会推荐给用户了，这个问题被称之为协同过滤的“冷启动”。
另外，因为计算用户的相似度是通过目标用户的历史行为记录与其他每一个用户的记录相比较的出来的，对于一个拥有千万级活跃用户的电商网站来说，每计算一个用户都涉及到了上亿级别的计算，虽然我们可以先通过聚类算法经用户先分群，但是计算量也是足够的大。
基于物品的协同过滤算法
第二代协同过滤技术是基于物品的协同过滤算法，基于物品的协同过滤算法与基于用户的协同过滤算法基本类似。他使用所有用户对物品或者信息的偏好，发现物品和物品之间的相似度，然后根据用户的历史偏好信息，将类似的物品推荐给用户。这听起来比较拗口，简单的说就是几件商品同时被人购买了，就可以认为这几件商品是相似的，可能这几件商品的商品名称风马牛不相及，产品属性有天壤之别，但通过模型算出来之后就是认为他们是相似的。什么？你觉得不可思议，无法理解。是的，就是这么神奇！
举个例子：假设用户 A 喜欢物品 A 和物品 C，用户 B 喜欢物品 A，物品 B 和物品 C，用户 C 喜欢物品 A，从这些用户的历史喜好可以分析出物品 A 和物品 C 时比较类似的，喜欢物品 A 的人都喜欢物品 C，基于这个数据可以推断用户 C 很有可能也喜欢物品 C，所以系统会将物品 C 推荐给用户 C。
其实基于项目的协同过滤推荐机制是 Amazon 在基于用户的机制上改良的一种策略，因为在大部分的 Web 站点中，物品的个数是远远小于用户的数量的，而且物品的个数和相似度相对比较稳定，同时基于项目的机制比基于用户的实时性更好一些。但也不是所有的场景都 是这样的情况，可以设想一下在一些新闻推荐系统中，也许物品，也就是新闻的个数可能大于用户的个数，而且新闻的更新程度也有很快，所以它的形似度依然不稳 定。所以，其实可以看出，推荐策略的选择其实和具体的应用场景有很大的关系。
基于人口统计学的推荐
基于人口统计学的推荐机制（Demographic-based Recommendation）是一种最易于实现的推荐方法，它只是简单的根据系统用户的基本信息发现用户的相关程度，然后将相似用户喜爱的其他物品推荐给当前用户。基于人口统计学的推荐机制的好处在于：因为不使用当前用户对物品的喜好历史数据，所以对于新用户来讲没有“冷启动（Cold Start）”的问题。这个方法不依赖于物品本身的数据，所以这个方法在不同物品的领域都可以使用，它是领域独立的（domain-independent）
基于内容的推荐
基于内容的推荐是在推荐引擎出现之初应用最为广泛的推荐机制，它的核心思想是根据推荐物品或内容的元数据，发现物品或者内容的相关性，然后基于用户以往的喜好记录，推荐给用户相似的物品。基于内容的推荐机制的好处在于它能很好的建模用户的口味，能提供更加精确的推荐。但它也存在以下几个问题：
- 需要对物品进行分析和建模，推荐的质量依赖于对物品模型的完整和全面程度。在现在的应用中我们可以观察到关键词和标签（Tag）被认为是描述物品元数据的一种简单有效的方法；
- 物品相似度的分析仅仅依赖于物品本身的特征，这里没有考虑人对物品的态度；
- 因为需要基于用户以往的喜好历史做出推荐，所以对于新用户有“冷启动”的问题。
虽然这个方法有很多不足和问题，但他还是成功的应用在一些电影，音乐，图书的社交站点，有些站点还请专业的人员对物品进行基因编码，比如潘多拉，在一份报告中说道，在潘多拉的推荐引擎中，每首歌有超过 100 个元数据特征，包括歌曲的风格，年份，演唱者等等。
