单一算法系统的局限性

推荐系统通常依靠单一算法来生成建议。基于内容的模型通过理解项目属性起作用，而协同过滤则依赖用户行为的集体智慧。这些方法本身都很强大，但也都存在明显的盲点。了解这些不足是构建更完善系统、弥补缺陷的首要步骤。

基于内容过滤的局限性

基于内容的推荐系统将用户画像的属性与项目的属性进行匹配。这种直接的方法很直观，但也带来了一些可以预见的挑战。

新用户问题

基于内容的系统无法为新用户提供个性化推荐。因为用户画像是根据他们以前喜欢或互动过的项目特征构建的，没有历史记录的用户就没有画像。系统没有可用的信息，只能退而求其次，提供非个性化推荐，例如显示最热门的项目。对于任何关注用户增长的应用来说，这是一个大问题，因为初始体验往往千篇一律且缺乏吸引力。

过度专业化与缺乏惊喜感

这些模型容易推荐与用户已消费内容极度相似的项目。如果用户看了几部科幻电影，系统就会不断推荐更多科幻电影。虽然这些推荐通常比较相关，但它们可能会形成“信息茧房”，阻碍用户发现既定偏好之外的新鲜有趣内容。好的推荐系统不仅应提供相关的项目，还应向用户介绍新内容，这种特性被称为惊喜感（serendipity）。基于内容的系统往往难以做到这一点。

对特征质量的依赖

基于内容的推荐效果完全取决于项目元数据的质量和可用性。模型的表现受限于所提供的特征。如果项目描述太笼统、特征太少，或者数据未能捕捉到项目吸引人的细微特征，推荐效果就会平平。例如，两部电影可能属于同一类型且演员相同，但基调不同。如果“基调”未包含在元数据中，系统就无法区分它们。这需要大量的专业知识和特征工程才能奏效。

协同过滤面临的挑战

协同过滤利用用户-项目交互矩阵来寻找模式，避开了对项目元数据的需求。然而，由于它依赖交互数据，也带来了一系列问题。

新项目问题

这是协同过滤最广为人知的弱点。当新项目加入目录时，它没有任何交互记录。由于算法依靠用户交互来确定相似性或发现潜在因素，新项目在模型面前是“不可见”的。在有足够多的用户对其进行评分或互动之前，它不会被推荐，这对于依赖展示新产品或新内容的业务来说会造成令人沮丧的延迟。

数据稀疏性

用户-项目交互矩阵是协同过滤的根基，但在大多数应用中，这个矩阵极其稀疏。绝大多数用户只与极少部分的项目有过互动。例如，一个拥有数百万种产品的电商网站，其用户可能只购买过几十种。这种稀疏性使得寻找评价过相同项目的用户变得困难，而这正是计算可靠的基于邻域相似度的前提。即使是像矩阵分解这样的基于模型的方法，极度的稀疏性也会让寻找可靠的潜在因素变得困难。