数据稀疏性通过限制系统识别用户-物品交互中有意义模式的能力来降低推荐质量。在大多数现实场景中，用户仅与一小部分可用物品交互，从而导致用户-物品矩阵中大多数条目为空。稀疏数据使得算法更难找到用户或物品之间可靠的相似性，这对于协同过滤方法至关重要。例如，如果两个用户在他们的交互历史中只有一个重叠的物品，系统就无法自信地推断出他们对其他物品的偏好。这导致推荐的准确性降低，特别是对于活动最少的用户或交互很少的小众物品。
稀疏性导致的一个常见问题是冷启动问题。新用户或物品几乎没有交互数据，这使得协同过滤方法难以生成相关的建议。例如，电影推荐系统可能难以向新用户推荐电影，因为没有历史数据可以与其他用户进行比较。同样，电子商务平台中的小众产品可能永远不会出现在推荐中，因为它们缺乏足够的交互数据。稀疏性还会影响矩阵分解技术，这些技术依赖于填充用户-物品矩阵中的缺失值。当数据过于稀疏时，这些模型可能会过度拟合到有限的可用数据，从而降低它们泛化到未见交互的能力。
开发人员可以使用混合方法或辅助数据来缓解稀疏性。混合模型将协同过滤与基于内容的方法相结合，使用物品元数据（例如，类型、关键字）或用户人口统计数据来补充稀疏的交互数据。例如，音乐应用程序可以根据用户的收听历史和歌曲属性（如节奏或艺术家）来推荐歌曲。另一种策略是使用隐式反馈（例如，点击、观看时间）而不是显式评分，因为它提供了更多可用的信号。数据增强等技术（例如，基于用户行为模式生成合成交互）也可以提供帮助。但是，这些解决方案通常需要平衡计算复杂性和可扩展性。例如，集成基于内容的功能可能会增加模型训练时间，但它可以显着提高稀疏数据集的覆盖率。方法的选择取决于数据可用性、系统性能和推荐准确性之间的具体权衡。