Sistem rekomendasi saat pada umumnya akan kesulitan dalam memberikan rekomendasi yang tepat terhadap Shared Account di mana di dalamnya terdapat lebih dari satu preferensi pengguna. Terdapat tiga masalah utama pada penggunaan Shared Account yaitu Dominance Problem, Generality Problem dan Presentation Problem. Algoritma COVER Disambiguating Item-based (COVER-DAMIB) telah mengimprovisasi sistem rekomendasi Item-based Top-N Collaborative Filtering untuk mengatasi ketiga permasalahan tersebut. Secara keseluruhan, dalam kasus penggunaan Shared Account pada sistem rekomendasi buku untuk Shared Account dengan menggunakan dataset BookCrossing, algoritma COVER-DAMIB telah menurunkan skor Fraction at Zero Recall sebanyak 32.6% dan meningkatkan persentase jumlah rekomendasi yang memiliki skor ident(S?i) = 1 sebanyak 297% dibanding algoritma Item-based (IB).