基于内容的过滤是一种推荐技术，它根据项目的属性和用户过去的偏好来推荐项目，但它有几个关键的局限性。首先，它在冷启动问题上表现不佳——当新的项目或用户进入系统时。例如，流媒体平台上的一部新电影可能缺乏足够的元数据（例如，类型标签、演员细节），导致系统无法有效地推荐它。同样，没有互动历史的新用户无法为系统提供推断偏好的数据。这种对预先存在的项目特征和用户活动的依赖使得基于内容的过滤在频繁添加新内容的动态环境中适应性较差。
另一个局限性是过度专业化。由于推荐是基于与先前喜欢项目的相似性，用户可能只会看到与其现有偏好密切匹配的内容。例如，如果用户观看动作电影，系统可能会重复推荐类似的动作片，但未能推荐一部广受好评的戏剧，该戏剧与他们品味的更微妙的方面（如节奏或摄影）相符。这会创建一个限制发现多样化内容的“过滤器气泡”。此外，系统的有效性在很大程度上取决于项目特征的质量和粒度。如果特征过于宽泛（例如，仅将一本书标记为“小说”而不指定子类型），则推荐会变得通用且不太有用。
最后，基于内容的过滤需要强大的特征工程。从项目中提取有意义的属性（例如，识别文本中的主题或图像中的视觉元素）可能在技术上具有挑战性。例如，如果特征提取模型没有经过微调，则依赖于音频特征的音乐推荐系统可能会将合成器重的摇滚歌曲错误地归类为电子音乐。这也使得该方法对于难以通过编程方式定义特征的领域（例如，抽象艺术或小众爱好）的可扩展性较差。此外，该系统无法考虑上下文因素（例如，一天中的时间、心情）或社会趋势，从而进一步限制了其适应现实世界用户行为的能力。