推薦系統的冷啟動問題分析綜述通常，推薦系統的參考數據來源于用戶自身和對物品已完成的操作行為，這種機制決定了推薦系統要良好運行就必須要有大量的用戶和物品數據來支撐其推薦系數的計算REF_Ref15492\r\h[12]。但現實情況中，任何系統都會經歷從無到有的過程。一個推薦系統剛開始投入使用時，必然存在無用戶數據、或有新用戶注冊但無操作數據的情況，即使投入使用一段時間，數據已經不是空白，也存在數據稀疏的問題。試想，作為一個新用戶，在沒有歷史行為的前提下，服務端要如何吸引用戶，個性化地向用戶推薦商品呢？這就是冷啟動問題。根據不同的數據缺乏情況，冷啟動問題主要分為以下三類：（1）用戶冷啟動REF_Ref15492\r\h[12]：這種情況主要解決新用戶到來時，沒有歷史交互行為的問題。新用戶注冊后，未對任何物品進行操作，系統無法根據其行為數據進行個性化推薦。（2）物品冷啟動REF_Ref15492\r\h[12]：這種情況主要解決新物品上架后，沒有與用戶的交互操作的問題。（3）系統冷啟動REF_Ref15492\r\h[12]：這種情況主要解決新系統上線時，缺乏相關歷史數據的問題。在一個新開發的網站或應用中，要如何設計實現推薦系統，如何做到一發布就能給用戶提供良好的個性化推薦服務。針對以上三種情況，大致解決方式如下：（1）利用用戶注冊信息REF_Ref17563\r\h[9]解決用戶冷啟動問題：用戶注冊時，需要填寫相關基礎信息，性別、年齡等都是必不可少的，系統可以把握這些信息，對用戶進行初步的人物畫像。例如，針對女性用戶可以向其推薦大部分女性都感興趣的熱門產品，更細節一點，結合不同年齡段進一步精簡推薦，這樣推薦準確性已經有了初步的保障。（2）用戶選擇感興趣的物品解決用戶冷啟動問題：例如，現在盛行的小紅書app，在新用戶注冊后，會跳轉頁面，要求用戶選擇自己感興趣的版塊：美食、美妝、旅行、學習、服裝等。用戶選擇后，系統會根據已知信息，將用戶感興趣版塊的熱門商品推薦給用戶，這種策略對解決冷啟動問題也起到了至關重要的作用。如圖2-5所示，在性別和年齡的基礎上，定位興趣愛好，推薦精度進一步提升。圖2-5用戶篩選過程（3）利用物品自身屬性信息解決物品冷啟動問題：這個問題在實時更新信息的推薦系統中顯得尤為突出，例如，抖音中人們隨時都在發布新視頻，要如何實時更新，將新視頻推薦給感興趣的用戶呢？這取決于協同過濾算法的選擇。基于用戶的協同過濾算法中，只要有用戶發現當前新物品，那么這個物品就有了被操作的交互歷史，通過發現他的用戶就可以將其推薦給其他用戶。但重點在于，如何讓新物品被第一個用戶發現呢？比較簡單的方式就是將其隨機推薦給用戶，但這樣的方式顯然過于草率，所以推薦系統應把握物品自身屬性，對物品進行簡單地分類畫像，之后將其推薦給喜歡過類似物品的用戶，相較于隨機投放，這樣的針對性明顯增強。在基于物品的協同過濾算法中，推薦系統基于用戶的歷史偏好物品進行推薦，物品之間會維護一個相似度矩陣，當一個新物品進入系統中，并不代表它會被推薦，只有不斷更新物品的相似度矩陣（半小時或一小時一次），保證其相似度的新鮮性，才會將其加入推薦列表REF_Ref17755\r\h[16]。（4）利用專家解決系統冷啟動問題REF_Ref17739\r\h[14]：在新系統剛建立時，既無用戶數據也無產品數據，此時要使用戶有較好的使用體驗，就需要專家的幫忙。實際上，就是請一批懂得計算機的相關專業從業者在系統投入使用前對產品進行一個初步的體驗，并完成產品的標注工作。系統通過對每個產品的標簽進行向量相似度計算得到產品間的相似度矩陣。例如，一個電影推薦系統，會先邀