推薦系統冷啟動問題

推薦系統需要根據用戶的歷史行為和興趣預測用戶未來的行為和興趣，因此大量的用戶行為數據就成為推薦系統的重要組成部分和先決條件。對于很多做純粹推薦系統的網站，或者很多在開始階段就希望有個性化推薦應用的網站來說，如何在沒有大量用戶數據的情況下設計個性化推薦系統并且讓用戶對推薦結果滿意從而愿意使用推薦系統，這就是 冷啟動（cold start） 的問題。

冷啟動問題簡介

冷啟動問題主要分3類：

• 用戶冷啟動

  主要解決如何給新用戶做個性化推薦的問題。（缺少新用戶的行為數據）

• 物品冷啟動

  主要解決如何將新的物品推薦給可能對它感興趣的用戶這一問題。

• 系統冷啟動

  主要解決如何在一個新開發的網站上（還沒有用戶，也沒有用戶行為，只有一些物品的信息）設計個性化推薦系統，從而在網站剛發布時就讓用戶體驗到個性化推薦服務這一問題。

對于上述3種不同的冷啟動問題，一般可參考如下解決方案：

• 提供非個性化的推薦

  最簡單例子就是熱門排行榜，等到用戶數據收集到一定的時候，再切換為個性化推薦。

• 利用用戶注冊時提供的年齡、性別等數據做粗粒度的個性化。

• 利用用戶的社交網絡賬號登錄（需用戶授權），導入用戶在社交網站上的好友信息，然后給用戶推薦其好友喜歡的物品。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【推荐系统】推荐系统冷启动问题的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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