①基於社會化標引的推薦。用戶通過書籤對信息資源進行標註，通過統計書籤數據，可以了解用戶的需求以及興趣所在。可根據所有報表所得到的信息來對系統默認和推薦的書籤進行整理，標識出新的社會書籤供用戶瀏覽和討論等。還可通過系統中的定向通知和廣告發布功能，將有關信息傳送給需要了解它們的用戶群[[i]]。
②基於社會化評價的推薦。用戶在使用某一網路信息資源後，會對其產生主觀的評價，很多網站都提供了打分機制，用戶根據主觀評價對該信息資源進行打分。系統根據分數的高低決定將那些信息推薦給用戶。
③基於用戶關係的推薦。用戶由共同的興趣結成了不同的社會網路，形成了相互之間的信任。當用戶對某一內容感興趣時，系統會依據用戶形成的社會網路將其推薦給他們的好友。如部落格、交友網站等。
④綜合推薦。將分類、歷史數據、社會化標引、社會化評價、網路關係等綜合起來推薦——例如玩聚、鮮果等社會化推薦服務。
此外，用戶還可以根據書籤收藏的情況，看到哪些人和自己收藏了同樣的書籤，通過連線可以查看這些人收藏的其他書籤。這樣，用戶就可以找到和自己擁有一樣興趣的其他用戶，並與其建立聯繫，形成虛擬社區。用戶可以在社區內充分地交流和共享信息和知識。虛擬社區內的所有成員不斷地更新自己的書籤，使社區內的信息不斷變化，向著更有序的方向發展。
[[i]]孟憲福. 網上Bookmark服務系統及其基於Web挖掘的推薦引擎[J]. 小型微型計算機系統. 2001,22(12):1485-1488
