基于关联规则的推荐是以关联规则为基础，把已购商品作为规则头，规则体为推荐对象。关联规则挖掘可以发现不同商品在销售过程中的相关性，在零 售业中已经得到了成功的应用。管理规则就是在一个交易数据库中统计购买了商品集X的交易中有多大比例的交易同时购买了商品集Y，其直观的意义就是用户在购 买某些商品的时候有多大倾向去购买另外一些商品。比如购买牛奶的同时很多人会同时购买面包。算法的第一步关联规则的发现最为关键且最耗时，是算法的瓶颈，但可以离线进行。其次，商品名称的同义性问题也是关联规则的一个难点。
基于隐语义模型隐语义模型通过矩阵分解建立用户和隐类之间的关系，物品和隐类之间的关系，最终得到用户对物品的偏好关系。
利用隐语义模型主要解决了以下问题
分类的可靠性。分类来自对用户行为的统计，代表了用户对物品分类的看法。
可控制分类的粒度。允许我们自己指定有多少个隐类。
将一个物品多类化。通过统计用户行为来决定某物品在每个类中的权重。
其他算法
基于效用推荐
建立在对用户使用项目的效用情况上计算的，其核心问题是怎么样为每一个用户去创建一个效用函数，因此，用户资料模型很大 程度上是由系统所采用的效用函数决定的。基于效用推荐的好处是它能把非产品的属性，如提供商的可靠性和产品的可得性等考虑到效用计算中。
基于知识推荐
在某种程度是可以看成是一种推理技术，它不是建立在用户需要和偏好基础上推荐的。基于知识的方法因 它们所用的功能知识不同而有明显区别。效用知识是一种关于一个项目如何满足某一特定用户的知识，因此能解释需要和推荐的关系，所以用户资料可以是任何能支持推理的知识结构，它可以 是用户已经规范化的查询，也可以是一个更详细的用户需要的表示。
组合推荐
最简单的做法就是分别用基于内容的方法和协同过滤推荐方法 去产生一个推荐预测结果，然后用某方法组合其结果。尽管从理论上有很多种推荐组合方法，但在某一具体问题中并不见得都有效，组合推荐一个最重要原则就是通 过组合后要能避免或弥补各自推荐技术的弱点。
先验知识首先理解用户的行为将会推荐产生什么样的作用:
对于不同的用户和不同的商品我们如何计算相似度是个问题.
欧几里得距离