冷启动问题(Cold start),新用户和新商品无历史行为信息。使用Hybrid方法,混合使用多种推荐方法能克服部分缺陷,弥补其造成的冷启动问题;解决数据稀疏性问题的另一种方法是通过使用用户资料信息来计算用户相似度(两个用户会被认为相似不只单在相同的电影评级类似,而且也有可能属于同一个人口统计区块(demographic),比如用户的性别、年龄、居住地、教育情况、工作信息等)。虽然此种做法会在一定程度上降低推荐精度,但是在数据非常稀疏的情况下也可以考虑使用。同义词问题Synonymy。该问题表现为推荐系统中同一类物品有时被归为不同的名字(进一步导致了数据稀疏性),解决方法可以有同义词挖掘、利用SVD进行语义分析等。