協調フィルタリング、内容ベースフィルタリングの2つがあります。
現在、多くのWebサービスがレコメンドシステムによって、利用者にとって有用と思われる対象、情報、商品などを選び出して提示します。
こうしたレコメンドシステム、協調フィルタリング、内容（コンテンツ）ベースフィルタリングというレコメンド手法によって実現されています。
それぞれ、近いユーザー、タグ情報を利用してレコメンドします。
協調フィルタリングでは、あるユーザーと購入パターンの近いユーザーを探し出して、そのユーザーが購入した商品をレコメンドします。
アイテムの性質やタグ情報などは考慮されず、誰にも購入されていない商品はレコメンドされません。
一方、内容ベースフィルタリングは、アイテムの性質やタグ情報で類似度ソートしてレコメンドする方法です。
内容ベースフィルタリングでは、ユーザーが購入した商品のタグ情報に基づいて、ユーザーが興味を持つ分野を分析・蓄積し、類似の商品を提案します。
そのため、タグ付けされてない商品はレコメンドできません。
このように内容ベースフィルタリング、協調フィルタリングには、それぞれデメリットもあります。
そのため実際のレコメンドシステムは、多くの場合、両方の良いところを組み合わせて構築されています。
こうしたレコメンドシステムは一般に、ハイブリッドと呼ばれます。
