El filtrado colaborativo parte de la idea de que, si dos usuarios coincidieron en sus gustos pasados, probablemente también coincidan en gustos futuros. Si a un grupo de usuarios similares a vos les gustó algo que vos todavía no probaste, es una buena candidata para recomendarte.
Su principal ventaja y su límite
No necesita entender el contenido en sí mismo, solo patrones de comportamiento, lo que lo hace muy versátil. Su principal debilidad es el “problema del arranque en frío”: funciona mal para usuarios o ítems nuevos, de los que todavía no hay suficiente historial de interacciones para encontrar patrones confiables.