То, что вы описываете, называется «проблемой холодного запуска».
Вам нужна рекомендация без информации о прошлом поведении пользователя.
Поскольку для матричной факторизации нужны исторические данные пользователя, лучшая рекомендация, которую вы можете дать, если это самая популярная рекомендация.
Чтобы решить эту проблему, вы можете добавить другой тип модели, которая справится с этим. Например, вы можете добавить данные пользователя в алгоритм, чтобы не быть полностью зависимыми от прошлых данных или выполнить онлайн-рекомендации, анализируя данные во время сеанса.