构建推荐系统涉及解决三个核心挑战：处理稀疏和不完整数据、针对大型数据集进行高效扩展以及平衡相关性、多样性和公平性。这些挑战会影响系统的准确性、性能和用户满意度。
首先，数据稀疏性和冷启动问题是基本问题。大多数用户只与可用项目中的一小部分进行交互，从而产生稀疏的用户-项目交互矩阵。例如，一个拥有数百万用户和数千部电影的流媒体平台，可能会有 99% 的潜在交互缺失。依赖用户行为模式的协同过滤方法难以在这种稀疏数据中识别相似性。冷启动问题进一步加剧了这一点：新用户或新项目缺乏足够的交互历史。例如，Netflix 上新添加的电影在用户开始与其互动之前不会收到准确的推荐。混合方法（例如将协同过滤与基于内容的过滤相结合，例如使用项目元数据或用户人口统计信息）有助于缓解这个问题，但这增加了系统设计的复杂性。
其次，随着系统的发展，可扩展性和实时性能至关重要。矩阵分解等传统算法对于小型数据集运行良好，但应用于数百万用户和项目时会变得计算成本高昂。例如，在包含 1000 万用户和 100 万产品的电子商务数据上训练模型可能需要 Apache Spark 等分布式计算框架。实时推荐增加了另一层难度——系统必须在用户互动时立即更新预测（例如，用户浏览时推荐产品）。近似最近邻搜索或嵌入缓存等技术可降低延迟，但会牺牲一些准确性。开发人员必须在保持低延迟 API 以快速提供推荐的同时平衡这些权衡。
第三，确保多样性和公平性越来越重要。过度优化相关性可能会产生“过滤气泡”，即用户只能看到类似的项目。例如，一个只推荐一种音乐类型的音乐应用程序可能会随着时间的推移降低用户参与度。解决方案包括将多样性指标纳入排名算法或使用强化学习来探索多样化的推荐。当系统不成比例地推广热门项目或代表性不足的小众内容时，就会出现公平性挑战。例如，图书推荐系统可能会偏向畅销书，而忽略了新作者。解决这个问题需要审计推荐输出的偏差，并调整训练数据或算法以确保公平曝光。这些步骤增加了复杂性，但对于长期的用户信任和满意度至关重要。