推薦系統(tǒng)的冷啟動(dòng)問(wèn)題分析綜述通常，推薦系統(tǒng)的參考數(shù)據(jù)來(lái)源于用戶自身和對(duì)物品已完成的操作行為，這種機(jī)制決定了推薦系統(tǒng)要良好運(yùn)行就必須要有大量的用戶和物品數(shù)據(jù)來(lái)支撐其推薦系數(shù)的計(jì)算REF_Ref15492\r\h[12]。但現(xiàn)實(shí)情況中，任何系統(tǒng)都會(huì)經(jīng)歷從無(wú)到有的過(guò)程。一個(gè)推薦系統(tǒng)剛開始投入使用時(shí)，必然存在無(wú)用戶數(shù)據(jù)、或有新用戶注冊(cè)但無(wú)操作數(shù)據(jù)的情況，即使投入使用一段時(shí)間，數(shù)據(jù)已經(jīng)不是空白，也存在數(shù)據(jù)稀疏的問(wèn)題。試想，作為一個(gè)新用戶，在沒(méi)有歷史行為的前提下，服務(wù)端要如何吸引用戶，個(gè)性化地向用戶推薦商品呢？這就是冷啟動(dòng)問(wèn)題。根據(jù)不同的數(shù)據(jù)缺乏情況，冷啟動(dòng)問(wèn)題主要分為以下三類：（1）用戶冷啟動(dòng)REF_Ref15492\r\h[12]：這種情況主要解決新用戶到來(lái)時(shí)，沒(méi)有歷史交互行為的問(wèn)題。新用戶注冊(cè)后，未對(duì)任何物品進(jìn)行操作，系統(tǒng)無(wú)法根據(jù)其行為數(shù)據(jù)進(jìn)行個(gè)性化推薦。（2）物品冷啟動(dòng)REF_Ref15492\r\h[12]：這種情況主要解決新物品上架后，沒(méi)有與用戶的交互操作的問(wèn)題。（3）系統(tǒng)冷啟動(dòng)REF_Ref15492\r\h[12]：這種情況主要解決新系統(tǒng)上線時(shí)，缺乏相關(guān)歷史數(shù)據(jù)的問(wèn)題。在一個(gè)新開發(fā)的網(wǎng)站或應(yīng)用中，要如何設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)推薦系統(tǒng)，如何做到一發(fā)布就能給用戶提供良好的個(gè)性化推薦服務(wù)。針對(duì)以上三種情況，大致解決方式如下：（1）利用用戶注冊(cè)信息REF_Ref17563\r\h[9]解決用戶冷啟動(dòng)問(wèn)題：用戶注冊(cè)時(shí)，需要填寫相關(guān)基礎(chǔ)信息，性別、年齡等都是必不可少的，系統(tǒng)可以把握這些信息，對(duì)用戶進(jìn)行初步的人物畫像。例如，針對(duì)女性用戶可以向其推薦大部分女性都感興趣的熱門產(chǎn)品，更細(xì)節(jié)一點(diǎn)，結(jié)合不同年齡段進(jìn)一步精簡(jiǎn)推薦，這樣推薦準(zhǔn)確性已經(jīng)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(dòng)問(wèn)題：例如，現(xiàn)在盛行的小紅書app，在新用戶注冊(cè)后，會(huì)跳轉(zhuǎn)頁(yè)面，要求用戶選擇自己感興趣的版塊：美食、美妝、旅行、學(xué)習(xí)、服裝等。用戶選擇后，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)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(duì)解決冷啟動(dòng)問(wèn)題也起到了至關(guān)重要的作用。如圖2-5所示，在性別和年齡的基礎(chǔ)上，定位興趣愛好，推薦精度進(jìn)一步提升。圖2-5用戶篩選過(guò)程（3）利用物品自身屬性信息解決物品冷啟動(dòng)問(wèn)題：這個(gè)問(wèn)題在實(shí)時(shí)更新信息的推薦系統(tǒng)中顯得尤為突出，例如，抖音中人們隨時(shí)都在發(fā)布新視頻，要如何實(shí)時(shí)更新，將新視頻推薦給感興趣的用戶呢？這取決于協(xié)同過(guò)濾算法的選擇。基于用戶的協(xié)同過(guò)濾算法中，只要有用戶發(fā)現(xiàn)當(dāng)前新物品，那么這個(gè)物品就有了被操作的交互歷史，通過(guò)發(fā)現(xiàn)他的用戶就可以將其推薦給其他用戶。但重點(diǎn)在于，如何讓新物品被第一個(gè)用戶發(fā)現(xiàn)呢？比較簡(jiǎn)單的方式就是將其隨機(jī)推薦給用戶，但這樣的方式顯然過(guò)于草率，所以推薦系統(tǒng)應(yīng)把握物品自身屬性，對(duì)物品進(jìn)行簡(jiǎn)單地分類畫像，之后將其推薦給喜歡過(guò)類似物品的用戶，相較于隨機(jī)投放，這樣的針對(duì)性明顯增強(qiáng)。在基于物品的協(xié)同過(guò)濾算法中，推薦系統(tǒng)基于用戶的歷史偏好物品進(jìn)行推薦，物品之間會(huì)維護(hù)一個(gè)相似度矩陣，當(dāng)一個(gè)新物品進(jìn)入系統(tǒng)中，并不代表它會(huì)被推薦，只有不斷更新物品的相似度矩陣（半小時(shí)或一小時(shí)一次），保證其相似度的新鮮性，才會(huì)將其加入推薦列表REF_Ref17755\r\h[16]。（4）利用專家解決系統(tǒng)冷啟動(dòng)問(wèn)題REF_Ref17739\r\h[14]：在新系統(tǒng)剛建立時(shí)，既無(wú)用戶數(shù)據(jù)也無(wú)產(chǎn)品數(shù)據(jù)，此時(shí)要使用戶有較好的使用體驗(yàn)，就需要專家的幫忙。實(shí)際上，就是請(qǐng)一批懂得計(jì)算機(jī)的相關(guān)專業(yè)從業(yè)者在系統(tǒng)投入使用前對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行一個(gè)初步的體驗(yàn)，并完成產(chǎn)品的標(biāo)注工作。系統(tǒng)通過(guò)對(duì)每個(gè)產(chǎn)品的標(biāo)簽進(jìn)行向量相似度計(jì)算得到產(chǎn)品間的相似度矩陣。例如，一個(gè)電影推薦系統(tǒng)，會(huì)先邀