基于内容的过滤有用的一些情况是：

• 冷启动问题：当没有关于用户历史的先前信息可用于构建协同过滤时，就会发生这种情况，因此在这种情况下，我们向用户提供一些项目，然后根据这些项目与数据集中其他项目之间的相似性进行推荐推荐任何可能不符合用户口味的项目。

• 透明度：协作方法为您提供推荐，因为一些未知用户与您有相同的品味，如果您的数据偏向于一种品味，则会导致问题，使得新用户没有足够的相似用户具有相同的品味，但基于内容的方法可以告诉您他们根据哪些功能推荐商品，这有助于您确定哪些因素会影响推荐。