情報フィルタリングには、基本的に二つの主要なアプローチがあります。

〈コンテンツベースのフィルタリング（内容ベースフィルタリング）〉

一つは、コンテンツベースのフィルタリング（内容ベースフィルタリング）で、これは対象のコンテンツから特徴量を抽出し、そのコンテンツに対する評価から嗜好情報を抽出しモデル化します。

〈協調フィルタリング〉

もう一つは、協調フィルタリングで、これは対象ユーザーと類似した嗜好を持つユーザーを見つけ出し、その情報をもとに推薦を行います。対象ユーザー以外のデータも活用が可能であるため、ユーザーが購入したことはなくとも好みそうな商品をおすすめすることが可能です