混合推荐系统通过结合多种推荐算法（如协同过滤、内容推荐、深度学习等）提升推荐效果，广泛应用于信息过滤与个性化服务场景。以下是核心方法与技术路径：
1. 协同过滤（Collaborative Filtering）
- 基于用户行为数据（如评分、点击量）挖掘潜在偏好
- 适用于社交网络、电商平台等场景
2. 内容推荐（Content-Based Filtering）
- 通过物品特征（如标签、文本）匹配用户兴趣
- 适合冷启动问题与垂直领域应用
3. 深度学习融合
- 使用神经网络整合多源数据（如用户画像、上下文信息）
- 典型案例：Hybrid Model for News Recommendation
4. 技术挑战与解决方案
- 数据稀疏性：通过矩阵填充技术缓解
- 动态更新：采用在线学习框架实现实时优化
- 可解释性：引入Attention机制增强透明度
混合推荐系统的演进路径可参考：推荐系统发展史 进一步了解。