Slope One 是一系列应用于协同过滤的算法的统称。由 Daniel Lemire和Anna Maclachlan于2005年发表的论文中提出。 有争议的是，该算法堪称基于项目评价的non-trivial 协同过滤算法最简洁的形式。该系列算法的简洁特性使它们的实现简单而高效，而且其精确度与其它复杂费时的算法相比也不相上下。 . 该系列算法也被用来改进其它算法。.
协同过滤推荐（Collaborative Filtering recommendation）在信息过滤和信息系统中正迅速成为一项很受欢迎的技术。与传统的基于内容过滤直接分析内容进行推荐不同，协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。 与传统文本过滤相比，协同过滤有下列优点:
尽管协同过滤技术在个性化推荐系统中获得了极大的成功，但随着站点结构、内容的复杂度和用户人数的不断增加，协同过滤技术的一些缺点逐渐暴露出来。 主要有以下三点:
当可以对一些项目评分的时候，比如人们可以对一些东西给出1到5星的评价的时候，协同过滤意图基于一个个体过去对某些项目的评分和（庞大的）由其他用户的评价构成的数据库，来预测该用户对未评价项目的评分。例如: 如果一个人给披头士的评分为5（总分5）的话，我们能否预测他对席琳狄翁新专辑的评分呢？
这种情形下, item-based 协同过滤系统根据其它项目的评分来预测某项目的分值，一般方法为 线性回归 ( 单位的存储空间，最多需要 2步. 计算量也有可能挺悲观的:假设用户已经评价了最多 个项目, 那么计算不超过2+2个项目间计算差值是可能的。 . 如果一个用户已经评价过“x”个项目，预测单一的项目评分需要“x”步，而对其所有未评分项目做出评分预测需要最多 () 步. 当一个用户已经评价过“x”个项目时，当该用户新增一个评价时，更新数据库需要 步.
可以通过分割数据（参照分割和稀疏存储（没有共同评价项目的用户可以被忽略）)来降低存储要求，
