一位机器学习专家需要根据现有用户行为和偏好，利用用户之间的相似性来预测用户可能喜欢的商品，从而向用户推荐商品。哪种方法最符合此目标？

协同过滤（Collaborative Filtering）通过分析用户之间的相似性或物品之间的相似性来预测用户可能喜欢的商品，这与题目中“利用用户之间的相似性来预测用户可能喜欢的商品”的目标完全吻合。基于内容的推荐系统依赖于物品自身的特征，而非用户相似性。基于模型的过滤是协同过滤的一种实现方式，但协同过滤本身更直接地描述了这种基于相似性的推荐方法。混合过滤结合了多种推荐策略，虽然强大，但并非最直接匹配“利用用户相似性”这一核心要求。在Amazon EMR上使用Apache Spark ML是实现这些推荐系统的高效方式。