协同过滤（CF）作为经典推荐算法，传统阶段依赖用户-物品交互数据，却受数据稀疏、冷启动等问题制约，其改进路径聚焦突破瓶颈：一是融合内容过滤、知识图谱等技术构建混合算法，弥补单一CF的信息短板；二是引入深度学习模型，挖掘用户潜在偏好与复杂交互模式，实现更精准的特征匹配，在电商、流媒体等场景的实践中，迭代优化后的CF算法有效提升了推荐精度，缓解冷启动难题，推动推荐系统从传统的相似性匹配向智能个性化适配升级。