协同过滤通过利用现有的用户行为和偏好来提出建议，即使没有足够的数据用于新项目或用户，也可以解决冷启动问题。当推荐系统必须处理新用户、新项目或甚至几乎没有数据的新类别时，就会出现冷启动问题。协同过滤通过使用类似用户的偏好或基于其他用户的交互可能适合新用户的简档的项目的流行度来帮助缓解此问题。
例如，假设新用户加入流服务。最初，系统没有关于他们的观看习惯或偏好的数据。然而，如果系统可以识别具有相似简档的用户 (可能通过人口统计或初始选择)，则它可以建议那些相似用户喜欢的内容。这通常是通过利用基于用户的协同过滤来完成的，该协同过滤发现具有类似品味的用户，并推荐那些用户喜欢或与之交互的项目。以这种方式，系统通过从比较数据中汲取见解来规避对用户交互的长历史的需要。
另外，基于项目的协同过滤可以是有益的。假设在没有太多初始观众反馈的情况下将新电影添加到目录。如果系统基于用户评级和交互识别出与该新标题类似的其他电影已经受到好评，则它可以向喜欢那些可比电影的用户推荐该新电影。此策略可确保新项目通过与已建立的收藏夹的连接获得可见性，从而更顺畅地集成到系统中，并有助于更有效地预热冷启动情况。随着时间的推移，随着越来越多的用户与新内容进行交互，系统会收集数据，从而提高该项目的推荐准确性并有效减少冷启动问题。