冷啟動問題指的其實就是推薦系統如何給新增使用者推薦物品列表，以及當乙個新物品上架後，如何將該物品推薦給使用者??
使用者的冷啟動：
利用topn的熱門商品作為推薦列表
當使用者只要訪問乙個物品/對乙個物品產生偏好資訊後，我們就可以基於itemcf為該使用者產生推薦列表
收集一些使用者的資訊然後基於使用者特徵資訊構建使用者的相似度矩陣，從而可以實現推薦(不是usercf)
物品的冷啟動：
利用物品的特徵屬性，基於物品特徵屬性構建物品之間的相似度矩陣；比如將新增加的物品和老的物品資料進行聚類操作，當同乙個簇中的老物品被訪問的時候，就可以直接獲取新的物品作為推薦列表
(權重的形式)
當乙個新物品被使用者產生偏好資訊後，我們就可以將這個新物品推薦給和這個使用者相似的其它使用者
評分的加權:我們可以根據規則/業務特徵對使用者-物品評分進行加權
相似度加權:我們可以認為如果在計算相似度的時候資料量比較少(eg: 計算物品相似度的時候，共同評價的使用者量比較少)，計算出來的相似度可信度不會特別高，所以在這種情況下可以考慮對相似度進行加權的操作
推薦系統 冷啟動問題
使用者冷啟動 即提供非個性化的推薦，即提供熱門排行榜，之後再個性化 使用者註冊資訊分3中 p f,i n i u f n i an i 是喜歡物品i的使用者集合，u f 是具有特徵f的使用者集合，引數a的目的是解決資料係數的問題。比如有乙個物品只被乙個使用者喜歡過，而這個使用者剛好就有特徵f，那麼p...
推薦系統冷啟動問題
一 冷啟動問題簡介 如何在沒有大量使用者資料的情況下設計個性化推薦系統並讓使用者對推薦結果滿意從而願意使用推薦系統，就是冷啟動問題。1.分類 3類 二 利用使用者註冊資訊解決冷啟動問題 即利用年齡 性別等資料。推薦一些熱門商品 該方法粒度較粗 如若是女性，則推薦女性都喜歡的商品。使用者註冊資訊含3種...
推薦系統 冷啟動問題
什麼是冷啟動？冷啟動問題的型別 主要分為三大類，使用者冷啟動，物品冷啟動和系統冷啟動。其實前兩者並不能想到，因為冷啟動問題說白了就是系統沒有使用者和物品的資料獲得根據做演算法推薦分析，所以使用者冷啟動和物品冷啟動是必然考慮。下面稍微的介紹一下者三大類 之前接觸過一些平台類似的解決這些冷啟動的方式，大...