多标准推荐系统面临着处理多样化用户偏好、管理计算复杂性以及确保跨标准公平性的挑战。 与依赖于单一指标（如评分）的传统系统不同，多标准方法必须平衡多个因素（例如，价格、质量、位置）才能生成相关的建议。 这给数据建模、算法设计和性能优化带来了复杂性。
一个主要的挑战是数据稀疏性和整合。 用户很少提供所有标准的明确反馈，导致数据集不完整。 例如，酒店推荐系统可能会跟踪用户对价格、便利设施和位置的偏好，但大多数用户只对一个或两个方面进行评分。 这使得准确地建模标准之间的交互变得困难。 此外，组合来自不同来源的数据（例如，评论、点击流、人口统计数据）需要仔细的标准化。 数据尺度或格式（例如，数值评分与文本评论）的不匹配可能会扭曲推荐。 矩阵分解或混合模型等技术可能会有所帮助，但它们通常需要进行大量调整以避免过度拟合稀疏数据。
另一个问题是平衡相互冲突的标准。 用户可能在一个场景中优先考虑低成本，而在另一个场景中优先考虑质量，这迫使系统动态调整权重。 例如，当用户喜欢短片但也喜欢以长片闻名的特定导演时，考虑类型、运行时和导演的电影推荐器可能会遇到困难。 加权平均或多目标优化（例如，帕累托效率）等算法试图解决这些冲突，但它们有产生在任何类别中都不擅长的“万金油”推荐的风险。 个性化增加了进一步的复杂性，因为开发人员必须推断哪些标准对单个用户最重要，而无需明确的输入，通常依赖于点击行为或会话持续时间等隐式信号。
最后，计算开销和可扩展性构成了重大障碍。 实时评估多个标准会增加延迟，特别是对于大型数据集。 分析价格、品牌和可持续性的产品推荐器可能需要在分布式数据库中进行复杂的查询，从而减慢响应时间。 预计算嵌入或使用近似最近邻 (ANN) 等技术可以缓解这种情况，但它们会牺牲准确性来换取速度。 此外，评估系统性能更加困难，因为传统指标（如精确率或召回率）无法捕获多维有效性。 开发人员必须设计自定义评估框架来衡量每个标准满足的程度，这可能耗费资源并且缺乏标准化。 这些挑战需要模型复杂性、用户体验和计算效率之间的仔细平衡。