基于内容的过滤面临三个主要挑战：冷启动问题、过度专业化和特征工程的难度。这些问题源于该方法依赖于分析项目属性和用户偏好来生成推荐。了解这些挑战有助于开发人员设计更好的系统，或者将基于内容的方法与其他技术（如协同过滤）相结合。
当系统缺乏足够的数据来进行准确的推荐时，就会出现冷启动问题。对于新用户，该模型无法推断偏好，直到他们与项目交互（例如，评价电影或点击产品）。同样，元数据稀疏的新项目（例如，没有类型标签的书籍）可能会被忽略，即使它们是相关的。例如，流媒体服务可能无法推荐新添加的独立电影，因为其元数据尚未完全分析或链接到用户行为。开发人员必须实施后备策略，例如混合模型或基于受欢迎程度的推荐，以缓解此差距，直到积累足够的数据。
当推荐变得过于狭窄，限制用户接触各种内容时，就会发生过度专业化。如果用户观看科幻电影，系统可能只会推荐类似的标题，而忽略了相邻的类型，如科幻惊悚片或反乌托邦戏剧。这会创建一个减少发现的“过滤器泡沫”。例如，一个过度关注听众的摇滚偏好的音乐应用程序可能会错过向他们介绍相关类型，如蓝调摇滚或民谣摇滚。开发人员可以通过注入随机性或将基于内容的结果与更广泛的趋势混合来解决这个问题，但平衡相关性和多样性会增加复杂性。
最后，特征工程需要付出巨大的努力才能准确地表示项目。基于内容的系统依赖于项目属性（例如，文本、类型、关键词），这需要特定领域的提取和权重。例如，表示新闻推荐的文章涉及解析文本以获取主题、情感或实体——这些任务需要 NLP 管道或手动标记。选择不佳的特征（例如，忽略教程平台中的视频持续时间）会降低推荐质量。此外，处理非结构化数据（图像、音频）通常需要使用 ML 模型（CNN、transformer）进行预处理，从而增加计算成本。开发人员必须不断改进特征并验证其影响，这可能需要大量的资源。