推荐系统中的混合过滤结合了多种推荐方法，以提高建议的准确性和相关性。混合过滤中使用的主要方法是协同过滤和基于内容的过滤。协同过滤依赖于用户交互和评级来推荐类似用户喜欢的项目。相比之下，基于内容的过滤关注于项目特征，并基于诸如流派、关键字或描述之类的属性来推荐与用户先前喜欢的项目相似的项目。
通过集成这两种方法，混合滤波解决了每种方法中固有的一些限制。例如，协同过滤可能会遇到冷启动问题，新用户或项目缺乏足够的数据来进行推荐。但是，基于内容的过滤可以通过分析可用的项目特征来提供可行的建议。同样，混合系统可以减轻经常影响协同过滤的流行度偏差问题，确保如果满足用户的偏好，也会考虑利基或鲜为人知的项目。
在Netflix等平台上可以看到混合过滤的示例。他们使用协同过滤来跟踪类似用户正在观看的内容或评价很高，以及基于内容的方法来分析个人观看的节目和电影的属性。这导致不仅考虑用户偏好而且考虑内容特征的个性化推荐，从而导致提供相关建议的更全面的方法。通过结合这些策略，混合系统有可能为用户提供更细微和有效的建议。