协同过滤算法是一种较为著名和常用的推荐算法，它基于对用户历史行为数据的挖掘发现用户的喜好偏向，并预测用户可能喜好的产品进行推荐。也就是常见的“猜你喜欢”，和“购买了该商品的人也喜欢”等功能。它的主要实现由：
●根据和你有共同喜好的人给你推荐
●根据你喜欢的物品给你推荐相似物品
●根据以上条件综合推荐
因此可以得出常用的协同过滤算法分为两种，基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filtering)，以及基于物品的协同过滤算法(item-based collaborative filtering)。特点可以概括为“人以类聚，物以群分”，并据此进行预测和推荐。