在推荐模型中处理稀疏数据至关重要，因为稀疏的用户-物品交互矩阵（例如，用户对少量物品进行评分）限制了模型检测模式的能力。一种常见的方法是矩阵分解，它将交互矩阵分解为低维用户和物品嵌入。即使显式交互很少，这些嵌入也能捕获潜在特征（例如，用户偏好或物品特征）。例如，奇异值分解 (SVD) 或交替最小二乘法 (ALS) 等技术通过学习潜在空间中的关系来近似缺失条目，从而降低稀疏性。当交互稀疏但并非完全缺失时，这种方法效果很好，因为模型会根据重叠行为推断用户或物品之间的相似性。
另一种策略是利用辅助信息来增强稀疏交互数据。例如，整合用户人口统计信息（年龄、位置）、物品属性（类型、价格）或上下文数据（交互时间）可以提供额外的信号。电影推荐系统可以将稀疏的用户评分与电影类型数据或用户浏览历史记录相结合，以提高预测准确性。神经网络，例如神经协同过滤 (NCF)，可以通过将交互数据和辅助特征嵌入到统一模型中来融合这些异构输入。这对于交互数据缺失的冷启动场景（新用户/物品）特别有用，因为辅助特征充当推断偏好的桥梁。
最后，将协同过滤与基于内容的方法相结合的混合模型有助于缓解稀疏性。例如，混合方法可以将矩阵分解（用于协同模式）与分析物品描述的基于内容的模型（例如，文章的文本嵌入）相结合。此外，正则化（防止对稀疏数据过度拟合）和隐式反馈（例如，将点击或观看时间视为弱信号）等技术可以进一步提高鲁棒性。对于评估，像 precision@k 或 recall@k 这样的指标应该侧重于模型在稀疏输入的情况下对相关物品进行排序的能力。迭代优化——测试不同的嵌入维度或采样策略——是在稀疏环境中平衡性能和计算效率的关键。