4）通过列出推荐项目的内容特征，可以解释为什么推荐那些项目。
5）已有比较好的技术，如关于分类学习方面的技术已相当成熟。缺点是要求内容能容易抽取成有意义的特征，要求特征内容有良好的结构性，并且用户的口味必须能够用内容特征形式来表达，不能显式地得到其它用户的判断情况。
协同过滤推荐协同过滤推荐技术是推荐系统中应用最早和最为成功的技术之一。它一般采用最近邻技术，利用用户的历史喜好信息计算用户之间的距离，然后 利用目标用户的最近邻居用户对商品评价的加权评价值来预测目标用户对特定商品的喜好程度，系统从而根据这一喜好程度来对目标用户进行推荐。
协同过滤最大优 点是对推荐对象没有特殊的要求，能处理非结构化的复杂对象，如音乐、电影。用户评分矩阵用户评分矩阵协同过滤是基于这样的假设：为一用户找到他真正感兴趣的内容的好方法是首先找到与此用户有相似兴趣的其他用户，然后将他们感兴趣的内容推荐给此用 户。
其基本思想非常易于理解，在日常生活中，我们往往会利用好朋友的推荐来进行一些选择。协同过滤正是把这一思想运用到电子商务推荐系统中来，基于其他用 户对某一内容的评价来向目标用户进行推荐。基于协同过滤的推荐系统可以说是从用户的角度来进行相应推荐的，而且是自动的即用户获得的推荐是系统从购买模式或浏览行为等隐式获得的，不需要用户努力地找到适合自己兴趣的推荐信息，如填写一些调查表格等。
和基于内容的过滤方法相比，协同过滤具有如下的优点：
1） 能够过滤难以进行机器自动内容分析的信息，如艺术品，音乐等。
2） 共享其他人的经验，避免了内容分析的不完全和不精确，并且能够基于一些复杂的，难以表述的概念（如信息质量、个人品味）进行过滤。
3） 有推荐新信息的能力。可以发现内容上完全不相似的信息，用户对推荐信息的内容事先是预料不到的。这也是协同过滤和基于内容的过滤一个较大的差别，
基于内容的过滤推荐很多都是用户本来就熟悉的内容，而协同过滤可以发现用户潜在的但自己尚未发现的兴趣偏好。
4） 能够有效的使用其他相似用户的反馈信息，较少用户的反馈量，加快个性化学习的速度。虽然协同过滤作为一种典型的推荐技术有其相当的应用，
但协同过滤仍有许多的问题需要解决。最典型的问题有稀疏问题和可扩展问题。
基于关联规则推荐