协同过滤是推荐系统中使用的一种流行技术，但它确实有其局限性。一个主要问题是稀疏性问题。在许多情况下，表示用户如何评价项目或与项目交互的用户-项目交互矩阵往往具有很多空条目。例如，如果电影推荐系统具有数千部电影和数百万用户，则特定用户不可能对许多电影进行评级。这种稀疏性可能使协同过滤算法难以找到模式并生成相关建议，因为可能没有足够的数据来支持用户或项目之间的有意义的比较。
另一个限制是冷启动问题。当新用户或新项目添加到系统中时，会发生这种情况。例如，如果新用户加入电影应用并且尚未对任何电影进行评级，则系统没有与之进行推荐的基础的先前交互。类似地，如果发行了新电影并且还没有人对其进行评级，则系统缺乏向用户推荐该电影的数据。在积累足够的数据之前，这一挑战可能会让新用户感到沮丧，并限制建议的有效性。
最后，协同过滤还可能遭受可伸缩性问题。随着用户基础和项目目录的增长，处理数据所需的计算负载也在增长。例如，在海量数据集中查找用户或项目之间的相似性可能会占用大量资源，并降低系统的性能。这可能导致生成推荐的延迟，最终降低用户体验。为了缓解这些限制，开发人员通常将协同过滤与其他技术 (例如基于内容的过滤或混合模型) 相结合，以创建更强大的推荐系统。