为了防止推荐系统模型过拟合，开发者可以采用正则化技术、交叉验证策略和模型简化等多种方法。当模型过度记忆训练数据中的特定模式（例如特定的用户-物品交互）而未能学习到可泛化的关系时，就会发生过拟合。这会导致模型在新数据上的性能表现不佳，例如对训练期间未见过的用户推荐物品。解决过拟合需要平衡模型复杂度与可用数据量，并确保模型不过分依赖噪声或异常值。
首先，L1 或 L2 正则化等正则化方法会惩罚模型中的大权重，从而抑制过于复杂的模式。例如，在矩阵分解模型（协同过滤中常用）中，对用户和物品嵌入向量添加 L2 惩罚可以防止它们过分强调训练数据中的微小波动。Dropout 是一种在训练过程中随机停用神经元的技术，对于基于神经网络的推荐系统非常有效。在神经协同过滤设置中，对嵌入层或隐藏层应用 Dropout 迫使模型学习冗余模式，从而提高鲁棒性。另一种方法是提前停止（early stopping），即当验证性能趋于稳定或下降时停止训练，防止模型在训练数据上过度优化。
其次，针对推荐系统量身定制的交叉验证有助于评估泛化能力。不要使用随机划分，而应使用基于时间的划分（例如，在较早的交互数据上进行训练，在较新的数据上进行验证）或留一法（对每个用户保留一次交互进行验证）。例如，在电影推荐系统中，您可以在截至特定日期的 80% 用户评分数据上进行训练，并在剩余的 20% 数据上进行测试，以模拟真实世界的性能。此外，通过限制潜在因子数量（例如，在矩阵分解中使用 50 个因子而不是 100 个）或在深度学习模型中修剪不必要的层来降低模型复杂度，可以减轻过拟合，尤其是在稀疏数据集上。
最后，数据增强和集成方法可以提高泛化能力。向输入特征添加噪声（例如，轻微扰动用户评分）或生成合成交互（例如，模拟用户行为）可以使模型对训练数据的具体细节不那么敏感。对于稀疏数据集，结合多种模型（例如将矩阵分解与基于内容的推荐方法相结合）可以减少对单一方法偏差的依赖。例如，协同过滤模型与在物品描述上训练的神经网络的集成可以平衡用户行为和物品特征。这些策略与严格的验证相结合，确保模型适应广泛的模式，而不是记忆噪声。