Thành phần cốt lõi của phương pháp tư vấn lọc cộng tác là sử dụng độ đo để tìm để tìm những mục dữ liệu hay người dùng có mối quan hệ mạnh và xếp hạng các gợi ý. Bài báo này đề xuất một mô hình tư vấn lọc cộng tác mới dựa trên một số độ đo hàm ý thống kê quan trọng. Trong mô hình đề xuất, độ đo cường độ hàm ý được sử dụng để tìm những láng giềng gần nhất của người cần được tư vấn; độ đo tính tiêu biểu của một mục dữ liệu đối với sự hình thành mối quan hệ giữa hai người dùng được sử dụng để xếp hạng và lọc ra những mục phù hợp nhất. Mô hình đề xuất được đánh giá trên hai tập dữ liệu và được so với các mô hình tư vấn dựa trên nhân tố tiềm ẩn, dựa trên những mục dữ liệu phổ biến nhất, và lọc cộng tác dựa trên người dùng sử dụng độ đo Jaccard đã được tích hợp trong gói recommenderlab. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đề xuất là hiệu quả hơn so với ba mô hình còn lại.