CREIS数据库的数据智能推荐系统可能采用了多种技术和算法，但具体细节并未在搜索结果中明确提及。一般而言，数据智能推荐系统可能基于内容的推荐、协同过滤、混合推荐等方法。以下是关于这些方法的一般性描述：
推荐算法
- 基于内容的推荐：根据用户历史喜欢的项目内容，推荐与其内容相似的项目。这种方法适用于新项目或不太流行的项目，能够解释推荐理由，但可能无法挖掘用户的潜在喜好。
- 协同过滤：考虑用户之间的相似度或物品之间的相似度，将相似用户喜欢的物品推荐给用户，或将与用户喜好物品相似度高的物品推荐给用户。这种方法能够过滤难以进行机器自动内容分析的信息，共享其他用户的经验，加快个性化学习的速度，但存在冷启动问题和数据稀疏问题。
- 混合推荐：结合多种推荐方法，以提高推荐的准确性和多样性。混合推荐算法能够综合多种方法的优点，提升推荐效果，减少单一方法的缺点。
推荐系统可能遇到的问题及解决方案
- 冷启动问题：对于新用户或新项目，由于缺乏足够的数据，难以进行有效的推荐。解决方案包括使用热门物品推荐、根据地域推荐、让用户选择兴趣标签、根据好友推荐、利用交叉领域信息等方法。
- 数据稀疏性问题：在用户和物品数量庞大的情况下，推荐系统可能面临数据稀疏性问题。基于矩阵分解和深度学习的推荐算法可以有效解决这一问题，通过学习用户和物品的潜在特征，提高推荐的准确性。
请注意，以上信息是基于一般的推荐系统技术进行推测，并非直接来自CREIS数据库的官方文档或技术说明。如需了解CREIS数据库具体的数据智能推荐机制，建议直接咨询数据库提供商或访问其官方网站。