Spark推荐算法可以通过以下方法提高覆盖率：
- 增加用户的参与度：通过加强用户的参与度，例如增加用户喜欢的标签、类别等信息，以及展示用户行为的结果，可以让推荐系统收集到更多的行为数据，从而得到更准确的推荐结果，间接提高覆盖率。
- 优化推荐结果的多样性：推荐系统应该优化推荐结果的多样性，避免出现推荐了大量相似的物品的情况。例如，可以在推荐结果中加入一些热门但用户没有看过的物品，以增强推荐的多样性，从而提高覆盖率。
- 多源数据融合与知识增强：在推荐系统中，融合来自不同数据源的信息，如用户行为数据、商品信息、社交网络数据等，可以提高推荐准确性和覆盖率。利用知识图谱等技术对用户和商品进行知识表示和推理，也可以提高推荐系统的智能水平。
- 基于图谱的推荐系统设计与实现：通过分析用户的购买记录、浏览历史等行为数据，构建用户的兴趣模型；通过分析商品的属性、类别、关联等信息，构建商品的知识图谱。然后，根据用户的需求和知识图谱中的信息，生成更精准的推荐结果，从而提高覆盖率。
通过上述方法，Spark推荐算法不仅能提高推荐的准确性和个性化程度，还能有效提升推荐结果的覆盖率，从而为用户提供更加全面和满意的推荐体验。