基于内容的过滤有几个限制，这些限制会影响其提供个性化推荐的有效性。一个主要问题是 “冷启动” 问题，其中系统努力为新用户或新项目做出准确的推荐。由于基于内容的过滤依赖于分析项目的特征以及基于这些特征的用户偏好，因此如果没有足够的可用信息，则无法生成有意义的建议。例如，刚注册电影推荐服务的用户可能接收到一般建议，因为系统缺少关于他们的偏好的数据。
另一个限制是基于内容的系统在其推荐方面可能变得太窄。当过滤过程仅建议与用户已经交互的项目非常相似的项目时，就会发生这种情况。例如，如果用户一贯高度评价浪漫喜剧，则系统可以排他地推荐更多浪漫喜剧，而忽略用户可能实际喜欢的其他类型，如动作或戏剧。随着时间的推移，建议中缺乏多样性可能导致用户不满，因为用户可能觉得他们正在被呈现重复的内容。
最后，基于内容的过滤通常需要从项目中进行彻底而准确的特征提取。如果特征没有被很好地定义或者没有捕捉到用户实际偏好的本质，则推荐可能会错过标记。例如，如果音乐推荐系统仅考虑流派标签 (例如，流行、摇滚) 而不考虑其他特性 (如节奏或情绪)，则它可能无法推荐与用户的情绪状态产生共鸣的歌曲。这强调了质量数据和特征表示在基于内容的过滤方法中的重要性。