协同过滤是推荐系统中使用的一种技术，用于基于相似用户的偏好向用户建议项目。这些系统面临的一个主要挑战是稀疏性问题，当用户-项目交互数据不完整或缺乏时会发生稀疏性问题。换句话说，如果用户仅对少数项目进行了评级，则很难找到用于生成准确推荐的有意义的模式和关系。协同过滤通过利用更大用户群的集体行为来解决这个问题，即使在个人用户数据有限的情况下，也允许系统做出明智的建议。
为了减轻稀疏性，协同过滤通常采用基于用户和基于项目的方法。在基于用户的方法中，系统通过比较用户的评级来识别具有相似品味的用户。即使特定用户仅对少数项目进行了评级，系统也可以基于共享评级找到具有类似偏好的其他用户。例如，如果用户A和用户B都喜欢相同的两部电影，并且用户A对未看过的电影评价很高，则系统可以向用户B推荐该电影。这样，用户之间的互连有助于填补由有限数据引起的空白。
另一方面，基于项目的协同过滤侧重于基于多个用户评分的项目之间的关系。如果喜欢项目X的许多用户也喜欢项目Y，则系统可以向喜欢项目X的用户推荐项目Y，即使他们还没有对项目Y进行评级。此方法有效地使用更大数据集上的评级模式，以提供对用户偏好的洞察。通过使用这些技术，协同过滤可以有效地减少稀疏性的影响，即使从不完整的数据集中也可以创建相关的建议。