불행 하 게 도 , 협업 필터링 을 사용 하 는 아이템 대 아이템 추천자 시스템 은 , 많 은 아이템 쌍 에 공통 고객 이 없 는 경우 또는 데이터 가 불 충분 한 경우 효과 적 이 지 못하 다 . 협업 필터링 은 , 필터링 알고리즘 이 입력 으로서 취하 는 다양 한 데이터 스트림 에 의해 적절 하 게 모델링 될 수 없 는 영역 에서 통찰력 을 생성 하 는 것 이 최종 목표일 때 는 , 특히 효과 적 이 지 못하 다 . 예 를 들 어 , 제품 추천 을 생성 하 기 위한 아이템 대 아이템 협업 필터링 엔진 은 , 의자 와 테이블 사이 에 높 은 유사 도 점수 를 할당 할 수 있 는데 , 그 이유 는 테이블 을 구입 하 는 사용 자 가 테이블 과 매칭 되 는 의자 를 구매 하 려는 경향 이 있 기 때문 이 다 . 그러나 , 이 경우 에 , 사용 자 는 대신 , 유사 한 디자인 특징 을 갖 는 의자 를 구매 하 고 싶 을 수 있 다 . 이러 한 경우 , 두 개 의 아이템 간 의 유사 도 는 높 은 신뢰도 로 산출 될 수 없 거나 협업 필터링 을 이용 해 전혀 산출 될 수 없 다 . 이러 한 경우 , 콘텐츠 기반 필터링 에서 와 같이 아이템 자체 에서 추출 된 특징 을 이용 하 는 것 이 더욱 효과 적 일 수 있 다 .