混合推荐算法是将多个不同的推荐算法进行组合，以获得更好的推荐效果。下面列举了一些常见的混合推荐算法：

1. 加权混合推荐算法：将不同的推荐算法得到的推荐结果进行加权求和，得到最终的推荐结果。可以根据算法的准确性、覆盖率、多样性等指标来确定权重。

2. 级联混合推荐算法：将多个推荐算法串联起来，将前一个算法的推荐结果作为后一个算法的输入。可以根据不同的算法特点和优势来选择合适的组合方式。

3. 并行混合推荐算法：将多个推荐算法并行运行，得到各自的推荐结果，然后通过一定的策略将它们进行组合。可以使用加权、排序、投票等方式进行组合。

4. 基于领域的混合推荐算法：将不同的推荐算法应用于不同的领域或者场景，并将它们的结果进行整合。可以根据用户的兴趣、上下文等信息来选择合适的推荐算法。

5. 集成学习算法：使用集成学习的方法，将多个推荐算法进行组合。例如，使用随机森林、Boosting、Bagging等集成学习算法来融合多个基础推荐算法。

需要注意的是，混合推荐算法的选择和设计需要考虑具体的应用场景、数据特点和目标指标。不同的混合推荐算法可能适用于不同的情况，可以根据实际需求进行调整和优化。同时，混合推荐算法也需要进行实验和评估，以验证其效果和性能。

智能推荐系统中使用的算法有很多种，下面列举了一些常见的算法：

1. 协同过滤（Collaborative Filtering）：基于用户行为数据或者项目（商品）之间的相似性来进行推荐。包括基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤。

2. 内容-based推荐：基于用户过去的行为和喜好，推荐与其兴趣相关的内容。该方法使用项目的特征和用户的个人信息进行匹配。

3. 基于矩阵分解的推荐算法（Matrix Factorization）：通过将用户-项目评分矩阵分解为两个低维矩阵，来捕捉用户和项目之间的隐含特征，从而进行推荐。

4. 深度学习推荐算法：利用神经网络模型进行推荐，如基于深度神经网络的推荐模型、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。

5. 基于规则的推荐算法：使用预定义的规则来进行推荐，例如基于关联规则的推荐。

6. 多臂老虎机算法（Multi-Armed Bandit）：通过平衡探索和利用的策略，动态调整推荐策略，以最大化用户的总体满意度。

7. 混合推荐算法：将多个不同的推荐算法进行组合，以获得更好的推荐效果。可以通过加权、层叠、集成等方式进行组合。

需要注意的是，不同的推荐系统会根据具体的应用场景和数据特点选择适合的算法组合。同时，还有一些新的推荐算法和技术在不断涌现，以应对不同的挑战和需求。