Vamos analisar cada uma das alternativas para identificar a correta: A) A filtragem colaborativa é ineficaz para lidar com o problema de cold start. - Esta afirmação é verdadeira, pois a filtragem colaborativa realmente enfrenta dificuldades em recomendar itens para novos usuários ou novos itens que não têm histórico. B) A filtragem colaborativa depende apenas das características intrínsecas dos itens, como gênero ou diretor. - Esta afirmação é falsa, pois a filtragem colaborativa se baseia nas interações dos usuários com os itens, não nas características intrínsecas. C) A filtragem baseada em conteúdo recomenda itens com base no comportamento de usuários semelhantes. - Esta afirmação é falsa, pois a filtragem baseada em conteúdo recomenda itens com base nas características dos itens que o usuário já gostou, não no comportamento de usuários semelhantes. D) A abordagem híbrida combina filtragem colaborativa e filtragem baseada em conteúdo para melhorar a precisão das recomendações. - Esta afirmação é verdadeira e reflete uma prática comum em sistemas de recomendação. E) Sistemas de recomendação não utilizam técnicas de aprendizado de máquina. - Esta afirmação é falsa, pois muitos sistemas de recomendação utilizam técnicas de aprendizado de máquina para melhorar suas recomendações. Com base na análise, as alternativas A e D são verdadeiras, mas a D é a mais completa e correta no contexto de sistemas de recomendação. Portanto, a alternativa correta é: D) A abordagem híbrida combina filtragem colaborativa e filtragem baseada em conteúdo para melhorar a precisão das recomendações.