协同过滤通过利用用户-项目交互中的模式来推断缺失数据，即使数据集中大多数条目未被观察到，也能解决稀疏性问题。稀疏性之所以出现，是因为用户通常只与一小部分项目互动（例如，评价几部电影或购买有限的产品），这在用户-项目矩阵中留下了空白。协同过滤通过关注用户或项目之间的相似性来缓解这个问题，而不是依赖完整的数据。例如，如果两个用户对某个子集项目具有相似的偏好，系统就会假设他们在其他项目上也会达成一致，即使其中一个用户尚未评价过这些项目。同样，用户互动重叠的项目被视为可比较的，这使得即使数据稀疏也能进行预测。
一种关键方法是基于邻域的方法，它计算用户或项目之间的相似性得分。基于用户的协同过滤识别具有重叠偏好的用户，并利用他们的评分来填补空白。例如，如果用户 A 和用户 B 都对电影 X 和 Y 给予了高度评价，并且用户 A 还评价了电影 Z，系统可能会预测用户 B 也会对电影 Z 给予高度评价，即使他们从未看过它。基于项目的方法原理类似：如果电影 X 和 Y 经常受到同一批用户的喜爱，那么喜欢 X 但未看过 Y 的用户可能会被推荐 Y。这些方法通过关注局部模式来减少对密集数据的依赖，尽管它们需要高效的相似性计算（例如，余弦相似度或皮尔逊相关系数）来处理大型数据集。
另一种解决方案是基于模型的技术，例如矩阵分解，它将稀疏的用户-项目矩阵分解为较低维度的潜在因子。这些因子代表解释已观察交互的隐藏特征（例如，类型或用户偏好）。例如，一部电影的潜在因子可能捕捉其动作和喜剧的平衡，而用户的因子则代表他们对这些特征的偏好。通过这些因子近似原始矩阵，可以预测缺失值。奇异值分解 (SVD) 或交替最小二乘法 (ALS) 等工具优化这些因子，以最小化已知数据的预测误差。这种方法有效地处理稀疏性，因为它从全局模式中进行泛化，而不是要求精确匹配。像 Netflix 这样的平台在历史上就曾使用过这类方法来推荐内容，尽管用户评分很稀疏。总而言之，这些策略使协同过滤能够在数据不完整的情况下也能稳健地运行。