8.2　解决冷启动面临的挑战

冷启动问题是推荐系统必须要面对的问题，也是一个很棘手的问题，要想很好地解决冷启动，需要发挥推荐算法工程师的聪明才智。本节讲解冷启动到底会面临哪些挑战，只有知道冷启动的难点，才能更好地思考解决冷启动的办法。具体来说，解决冷启动问题会面临如下挑战。

首先，我们一般对新用户知之甚少，所以基本上不知道用户的真实兴趣，从而很难为用户推荐他喜欢的标的物。我们对新用户知之甚少的主要原因有：

1）很多APP不强求用户注册时填写包含个人身份属性及兴趣偏好的信息，其实也不应该让新用户填写太多的信息，否则用户就会嫌麻烦而不用你的产品了。由于没有这些信息，我们无法获得用户的画像。

2）新用户由于是新注册的，在产品上没有或者很少有操作行为，不足以用复杂的算法来训练推荐模型。

其次，对于新的标的物，我们也不知道什么用户会喜欢它，只能根据用户历史行为来了解用户的真实喜好。如果新的标的物与库中存在的标的物可以建立相似性联系，我们可以基于这个相似性将标的物推荐给喜欢其相似标的物的用户。但是，很多时候标的物的信息不完善、包含的信息不好处理、数据杂乱；或者新标的物产生的速度太快（如新闻类，一般通过爬虫可以短时间爬取大量的新闻），短时间内来不及处理或者处理成本太高；或者是完全新的品类或者领域，无法很好地建立与库中已有标的物的联系。所有这些情况都会增加将标的物分发给喜欢该标的物的用户的难度。

最后，对于新开发的产品，由于是从零开始发展用户，冷启动问题就会更加凸显，这时每个用户都是冷启动用户，面临的挑战更大。

既然冷启动问题这么难解决，那么我们是不是可以不用管这些新用户和新标的物，只将精力放在老用户身上呢？答案肯定是不可以。那么，冷启动的重要性体现在哪些方面呢？