协同过滤是一种基于一组兴趣相同的用户或项目进行的推荐，它根据邻居用户(与目标用户兴趣相似的用户)的偏好信息产生对目标用户的推荐列表。协同过滤算法主要分为基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法。
基于用户的(User based)协同过滤算法是根据邻居用户的偏好信息产生对目标用户的推荐。它基于这样一个假设:如果一些用户对某一类项目的打分比较接近，则他们对其它类项目的打分也比较接近。协同过滤推荐系统采用统计计算方式搜索目标用户的相似用户，并根据相似用户对项目的打分来预测目标用户对指定项目的评分，最后选择相似度较高的前若干个相似用户的评分作为推荐结果，并反馈给用户。这种算法不仅计算简单且精确度较高，被现有的协同过滤推荐系统广泛采用。User-based协同过滤推荐算法的核心就是通过相似性度量方法计算出最近邻居集合，并将最近邻的评分结果作为推荐预测结果返回给用户。
与传统文本过滤相比，协同过滤有下列优点:
（1）能够过滤难以进行机器自动基于内容分析的信息。如艺术品、音乐;
（2）能够基于一些复杂的，难以表达的概念（信息质量、品位)进行过滤;
（3）推荐的新颖性。
正因为如此，协同过滤在商业应用上也取得了不错的成绩。Amazon，CDNow，MovieFinder，都采用了协同过滤的技术来提高服务质量。
缺点是:
（1）用户对商品的评价非常稀疏，这样基于用户的评价所得到的用户间的相似性可能不准确（即稀疏性问题）;
（2）随着用户和商品的增多，系统的性能会越来越低;
（3）如果从来没有用户对某一商品加以评价，则这个商品就不可能被推荐（即最初评价问题）。