处理推荐系统中的缺失数据通常涉及解决用户-项目交互的缺失，例如未评分的产品或未观看的电影的策略。最常见的方法是使用协同过滤技术，该技术依赖于现有数据中的模式来推断缺失值。例如，矩阵分解方法将用户-项目交互矩阵分解为表示用户偏好和项目特征的潜在因子。然后使用这些潜在因子通过近似用户可能对他们未交互过的项目的评分来预测缺失条目。另一种简单的方法是均值填充，其中缺失值填充为用户（如果用户活跃）或项目（如果项目受欢迎）的平均评分。但是，均值填充可能会引入偏差，因为它假设缺失数据与观察到的数据具有相同的分布，而这可能并不成立。
基于模型的方法，例如奇异值分解 (SVD) 或神经网络，通常通过将未观察到的交互视为要学习的未知数来隐式处理缺失数据。例如，在神经协同过滤设置中，训练用户和项目的嵌入以最小化观察到的交互的预测误差，同时在训练期间忽略缺失的条目。像自编码器这样的高级技术也可以重建整个用户-项目矩阵，通过学习用户行为的压缩表示来填补空白。混合方法将协同过滤与基于内容的数据（例如，项目描述或用户人口统计信息）相结合，以减轻稀疏性。例如，如果用户没有对任何恐怖电影进行评分，则来自他们评分的电影的流派偏好等基于内容的功能可以帮助推断缺失的推荐。像 TensorFlow Recommenders 或 Surprise 这样的库提供了内置工具来有效实现这些方法。
评估缺失数据处理的有效性需要仔细验证。像观察到的数据上的交叉验证或将数据集拆分为训练/测试集这样的技术有助于衡量预测准确性（例如，使用 RMSE 或 precision@k）。挑战包括冷启动问题，其中新用户或项目缺乏足够的交互数据。这里的解决方案可能涉及使用混合模型，该模型将协同信号与基于内容的功能混合在一起，直到收集到足够的交互。数据预处理步骤，例如过滤掉很少交互的项目或用户，也可以减少噪声。开发人员应该尝试不同的方法：例如，流媒体服务可能会优先考虑矩阵分解以实现可伸缩性，而电子商务平台可能会使用具有插补特征的梯度提升决策树以获得更好的可解释性。平衡计算成本、准确性和实时性能是关键，因为复杂的模型可能并不总能证明其在生产系统中的开销是合理的。