推荐系统中的冷启动问题的解决办法

在推荐系统中的冷启动问题包括：

1）用户冷启动，即如何给新用户做个性化推荐。

2）物品冷启动，如何将新的物品推荐给可能对它感兴趣的用户。

3）系统冷启动，如何在一个新开发的网站上设计个性化推荐系统。

信息量比较少，难以产生有效的推荐，一般的解决办法有：

1）提供非个性化的推荐

最简单的例子是提供热门排行榜。

2）利用用户注册信息

- 人口统计学信息，包括年龄、性别、职业、民族、学历和居住地

- 用户兴趣的描述，部分网站会让用户用文字来描述兴趣

- 从其他网站导入的用户站外行为，比如用户利用社交网站账号登录，就可以在获得用户授权的情况下导入用户在该社交网站的部分行为数据和社交网络数据。

3）选择合适的物品启动用户的兴趣

在登录时对一些物品进行反馈，搜集用户对这些物品的兴趣信息，然后给用户推荐那些和这些物品相似的物品。