协同过滤 (CF) 本身并不能完全解决冷启动问题，但它采用了一些策略来减轻其影响。当新的用户或项目缺乏足够的交互数据，导致 CF 无法生成可靠的推荐时，就会出现冷启动问题。传统的 CF 方法（如用户-用户或项目-项目相似性）依赖于历史数据来查找模式。例如，没有交互历史记录的新用户无法与相似用户匹配，而没有用户交互的新项目则不会被推荐。为了解决这个问题，CF 系统通常使用回退机制，例如推荐热门项目或利用最少的初始数据。例如，如果新用户只评价了几个项目，基于项目的 CF 可以立即根据这些稀疏的输入推荐相似的项目，而无需完整的用户相似性分析。虽然这不是一个完整的解决方案，但这种方法通过处理有限的数据来降低冷启动问题的严重性。
一种针对冷启动的 CF 的实用调整是结合 CF 与辅助数据的混合模型。例如，系统可以使用基于内容的过滤（例如，项目元数据或用户人口统计数据）来引导推荐，直到存在足够的交互数据用于纯 CF。假设一个流媒体平台添加了一部新电影；如果没有用户评分，CF 无法推荐它。但是，如果电影的类型、导演或关键词与现有项目匹配，混合系统可以将其推荐给喜欢这些属性的用户。一旦电影累积了观看次数或评分，CF 就会接管。类似地，新用户提供基本偏好（例如，在注册期间选择喜欢的类型）使系统能够模拟初始交互历史，从而使 CF 能够更快地生成推荐。这些混合方法弥合了差距，直到传统的 CF 变得可行。
开发人员还可以设计 CF 系统来优先考虑早期的数据收集。例如，提示用户在注册后立即对项目进行评分，或使用隐式反馈（例如，点击、页面浏览量）来推断偏好，从而加速创建可用的交互历史记录。一个音乐应用程序可能会跟踪跳过的歌曲或重复播放来推断不喜欢和喜欢的项目，即使该用户没有明确地评价曲目。随着时间的推移，这种隐式数据会反馈到 CF 模型中，从而减少对显式输入的依赖。此外，矩阵分解技术（CF 中常用）可以通过调整正则化参数或将辅助信息（例如，用户位置）纳入模型来调整以处理稀疏数据。虽然这些方法不能消除冷启动，但它们通过缩短收集有意义数据所需的时间并整合替代信号，使 CF 系统更具弹性。