使用隐式数据的协同过滤是一种用于基于用户行为而不是像评级这样的显式反馈来做出推荐的技术。隐式数据可以包括点击、购买、查看或花费在项目上的时间等操作。由于用户通常不提供直接评级，因此该方法依赖于分析用户交互内的模式以推断他们的偏好。通过了解用户参与的内容，系统可以根据他们的行为而不是主观评级来创建个性化体验。
实现具有隐式反馈的协同过滤的常用方法是使用矩阵分解技术。在这种方法中，创建了用户-项目交互矩阵，其中行表示用户，列表示项目，并且值指示交互强度-如购买的频率或观看所花费的时间。然后，诸如奇异值分解 (SVD) 或交替最小二乘 (ALS) 之类的技术可以将该矩阵分解为潜在因素，从而捕获数据中的潜在模式。例如，如果用户经常观看动作电影并且很少与浪漫喜剧交互，则该算法可以自动推断对动作电影的偏好并推荐类似的项目，即使用户从未对它们进行评级。
另一种方法是结合基于邻域的方法，其中基于相似的用户或项目生成推荐。例如，如果用户A与项目1、2和3交互，并且用户B与2、3和4交互，则A和B被认为是相似的。如果用户A还没有参与，则系统可以向他们推荐项目4。以这种方式接近协同过滤允许模型有效地利用隐式数据并生成相关建议，即使显式反馈是有限的。总的来说，各种技术的组合有助于创建针对用户行为定制的更动态的推荐系统。