שתי דוגמאות למודל המלצות מסוג Hybrid הם:

Hybrid methods - משלבות את ה-based-content ואת ה-filtering collaborative . ניתן לעשות זאת בצורה שבה בהתחלה כאשר אין לנו הרבה מידע נתחיל מ -content וכשנצבור מספיק מידע נעבור ל-CF .בנוסף כאשר מגיע מוצר חדש למשל אז נבצע את אותו הדבר. ניתן גם לשלב בעזרת משקלים את שתי השיטות. Weighted method – לוקחים את ה-score שנתן ה-CF ומה-based-content ,נותנים משקל לכל אחת מהשיטות ועושים ממוצע משוקלל או לא ועל סמך זה מדרגים את המוצר. לפעמים השילוב יהיה יותר מתאים ולפעמים פחות מתאים ואז נוכל לתת משקלים לפי הסנריוים השונים. כאשר יש קצת מסעדות משותפות אז ניתן משקל גבוה יותר ל-content וכאשר יש הרבה משותפות, ניתן משקל גבוה יותר ל-CF . Swithing method – אם יש start-cold אז נשתמש בbased-content ,לאחר מכן כאשר צוברים מספיק מידע אז עוברים ל-CF .בין לבין נוכל להשתמש בשילוב שלהם. Mixed method - נרצה לתת diversity של המלצות. שילוב בין מספר שיטות וכך מגדילים את ה- diversity .בדוגמא ניתן לראות את הסרטים הכי פופולריים (1 )וניתן לראות את הסרטים הכי חדישים (2 )וכן הלאה. וכך בכל "קרוסלה" נכניס המלצות על ידי מנועי המלצות שונים. Cascade - בשלב הראשון ניצור מועמדים מתאימים (כלומר נבצע סינון ראשוני) ולאחר מכן בשלב השני נייצר דירוג עבור המועמדים הרלוונטים, סוג של tuning fine .ונוכל לעשות את הדירוג למשל לפי CF .בנוסף, העניין של ביצועים יותר קל כאן כי ניתן להכין מראש את העדפות של כל משתמש מאשר לבצע דירוג של כל המשתמשים השונים