另外，还有各种各样不同的定义方法。比如，1996年出现的协调过滤法研究系统Group lens（协调过滤法最有名的研究系统之一），其开发者之一Paul Resnick有过如下的说明。
“Guiding people’s choices of what to read，what to look at，what to watch，what to listen to （the filtering part），and doing that guidance base on information gathered from some other people（the collaborative）。”
可翻译成下文：「以从其他用户收集到的情报（协调部）为基础，向每个利用者提供“应该读什么”，“应该关注什么”，“应该看些什么”，“应该听些什么”等建议（过滤部）」
从上述的表述中可以看出，对各种各样的情报来说，人们的评价及这些情报在社会中的影响可以被用来判断情报本身的价值，以及决定是否值得被推荐，这也就是协调过滤法的一个最大的特征。正是基于这点，有时也称其为社会过滤法（Social Filtering）。
作为协调过滤方法的一种，为实现能从洪水般的情报中抽取用户必要的信息,推荐系统（Recommence System）常备使用。另外，为能实现利用者爱好的自动追踪及判断，Agent系统（Agent system）技术及人工智能技术的研究利用,也有很大的潜力。
协调过滤法用到的算法有以下几种：
I． Active Collaborative Filtering(ACF)
最初的协调过滤系统是Xerox公司的PARC研究所的电子邮件系统，由David Malts等人开发研究的Information Tapestry电子邮件系统，该系统被Lotus Notes 中的Printer部分所采用。
该系统的特点是:彼此相识、指定范围内的用户通过相互指定，可以做到指定人与其认可的某一领域专家(被指定人)间的情报同步。
II． Automated Collaborative Filtering(ACF)
正如其名称所示，系统会根据用户已有的评价值，对尚未处理的情报进行自动评价(预测)，将得分高的情报主动向用户推荐。自动评价的预测值则是根据其他用户和本用户的评价情报，采用皮尔森相关系数等相关算法而计算出来的。
这种方法有它的缺点。由于归根到底是靠用户的评价值而进行推荐的，如果某个情报谁也没进行评价则永远得不到推荐。另一方面，评价数据不足时推荐的精度也受影响。另外，情报量和用户数（评价数）差距较大时，难以找到附近的用户等。
MIT（麻省理工学院）的音乐情报推荐系统Ringo，明尼苏达大学的Netnews推荐系统Group lens等许多协调过滤系统都采用了这一种方法。
III． Feature Guided Automated Collaborative Filtering（FGACF）
根据用户的爱好，从事的领域各不相同这一现实，采用把作为过滤对象的项目群赋予属性情报，从而缩小问题的范围，提高推荐精度的方法即为FGACF法。Firefly Networks 公司（现已被MicroSoft公司收购）的Firefly采用了这个方法。
纯粹的ACF基本上不考虑情报的内容，在情报量不断增大的时候仍把各种情报一视同仁，很容易造成错误的推荐。另外，存在着随情报量增大计算时间也增加的问题。为解决这些问题，事先把各种情报通过赋予属性情报的方法进行分类（Feature Guided），根据属性情报分组，将爱好相近，领域类同的有用情报尽早地向用户推荐。
IV． Content-Based Collaborative Filtering
当主要以Web网页，Netnews信息等文章情报作为过滤处理对象的时候，同时结合情报内容(Contents)过滤处理和协调过滤处理两者长处的作法也逐步得到了完善和发展。
近年来,以互联网的各种Web网页作为过滤处理对象，从文章中出现的各个关键词组出发，对系统中新登录情报进行预测评价的方法受到了广泛的关注。通过事先将各种情报分组的方法,达到提高协调过滤处理精度目的的手法得到了引人注目的发展。
斯坦福大学(Stanford University) 的产品Fab，明尼苏达大学计算机科学工程系(Dept. of Computer Science and Engineering at the University of Minnesota)的Net Perceptions Inc.的产品Filterbots等都是文章情报基础的协调过滤系统的例子。
上面提到的作为Netnews的推荐系统Grouplens也在把成为推荐对象的文章分成Newsgroup方面下了大的力量，所以从广义上也可以说是一个FGACF系统。
除此之外，世界上各大学和公司也在研究利用情报的属性进行多变量解析的Cluster分析法自动地把项目分组，从而提高系统性能和精度。
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