1. 基于内容的推荐：

上图给出了基于内容推荐的一个典型的例子，电影推荐系统，首先我们需要对电影的元数据有一个建模，这里只简单的描述了一下电影的类型；然后通过电影的元数据发现电影间的相似度，因为类型都是“爱情，浪漫”电影 A 和 C 被认为是相似的电影（当然，只根据类型是不够的，要得到更好的推荐，我们还可以考虑电影的导演，演员等等）；最后实现推荐，对于用户 A，他喜欢看电影 A，那么系统就可以给他推荐类似的电影 C。

2. 基于用户的协同过滤推荐(User-based Collaborative Filtering Recommendation)

上图示意出基于用户的协同过滤推荐机制的基本原理，假设用户 A 喜欢物品 A、物品 C，用户 B 喜欢物品 B，用户 C 喜欢物品 A 、物品 C 和物品 D；从这些用户的历史喜好信息中，我们可以发现用户
A 和用户 C 的口味和偏好是比较类似的，同时用户 C 还喜欢物品 D，那么我们可以推断用户 A 可能也喜欢物品 D，因此可以将物品 D 推荐给用户 A。

3. 基于项目的协同过滤推荐(Item-based Collaborative Filtering Recommendation)

上图表明基于项目的协同过滤推荐的基本原理，用户A喜欢物品A和物品C，用户B喜欢物品A、物品B和物品C，用户C喜欢物品A，从这些用户的历史喜好中可以认为物品A与物品C比较类似，喜欢物品A的都喜欢物品C，基于这个判断用户C可能也喜欢物品C，所以推荐系统将物品C推荐给用户C。
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转自：https://www.zhihu.com/question/19971859