本题考察的是协同过滤算法的基本原理和特点。
协同过滤算法（Collaborative Filtering, CF）通过分析用户与用户、项目与项目之间的相似性，来实现“基于群体智慧”的推荐。它的核心思想是：相似的用户喜欢相似的项目。
A选项可以向消费者推荐符合其特定兴趣偏好的产品：协同过滤通过计算用户偏好相似度，确实可以捕捉用户的兴趣模式，从而推荐个性化内容，因此该选项是协同过滤的优点。
B选项能推荐新的或者不是很流行的产品：由于协同过滤依赖用户行为相似性，系统可以通过分析相似用户的非主流偏好，发现用户尚未接触但可能喜欢的“冷门产品”，因此该选项正确。
C选项对新项目或新用户生成推荐：协同过滤的一个显著缺点是 “冷启动问题”。当系统中出现新的用户或新的项目时，没有历史评分或交互数据，算法无法有效计算相似度，也就无法生成合理推荐。因此，不是协同过滤的特点。
D选项需要利用其他用户的数据：协同过滤依赖于大量的用户行为数据（如评分、点击、浏览等）。