Метод коллаборативной фильтрации при создании рекомендательных систем заключается в том, что система делит пользователей на группы по схожим интересам и затем рекомендует им то, что просматривали (покупали, заказывали) другие люди из этого сегмента. 4

Основное допущение метода: те, кто одинаково оценивал какие-либо предметы в прошлом, склонны давать похожие оценки другим предметам и в будущем. 5

Существует два типа коллаборативной фильтрации: 4

1. Основанный на соседстве. 4 Для посетителя подбирается подгруппа пользователей со схожими интересами, и на основе комбинаций весов и оценок подбирается контент, который с большей долей вероятности заинтересует человека. 4
2. Основанный на модели. 4 Этот тип даёт рекомендации на основе параметров статистических моделей для оценок пользователей, построенных с помощью метода байесовских сетей, кластеризации, латентной семантической модели и т. п.. 4 Модели разрабатываются с использованием интеллектуального анализа данных и алгоритмов машинного обучения, чтобы найти закономерности на основе обучающих данных. 4