Filtrado basado en atributos
Una técnica de recomendación que recupera productos o contenido haciendo coincidir atributos estructurados en lugar de analizar el comportamiento de otros usuarios. Si una zapatilla de running está etiquetada con "estabilidad: alta" y "arco: bajo," el sistema puede encontrar plantillas, calcetines o un segundo par de zapatillas que compartan esas propiedades biomecánicas. El filtrado basado en atributos es especialmente poderoso en situaciones de arranque en frío donde existen pocos o ningún dato de interacción del usuario —un producto nuevo, un cliente nuevo o una categoría de nicho. Requiere un catálogo con alta granularidad de datos, pero ofrece relevancia de inmediato, sin necesidad de un historial de comportamiento colectivo.
Ejemplo: Zappos utilizaba más de cuarenta atributos por zapato para alimentar recomendaciones que sugerían plantillas específicas para zancadas específicas, en lugar de botellas de agua genéricas.