推荐系统中的用户冷启动问题

最新推荐文章于 2025-07-18 12:00:00 发布
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#推荐系统 #推荐算法 #机器学习 #AI #冷启动

在推荐系统中，新用户缺乏行为特征导致冷启动问题。可通过利用用户注册信息如人口统计学数据、文字描述兴趣、站外行为数据，推荐热门物品以及考虑上下文信息如时间、天气等，逐步启动并塑造用户兴趣。采用具有代表性和多样性的物品来引导用户，提高推荐准确性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

问题

在推荐系统中，新用户进入系统，缺乏用户行为特征，无法准确地用常用的CF等方法进行推荐。

方案

利用用户注册信息

  • 人口统计学信息: 年龄 性别 职业 名族 学历 居住地： 计算离线相关表（按照一定权重相加，或者）


    给用户推荐热门物品并不是推荐系统的主要任 务，推荐系统应该帮助用户发现他们不容易发现的物品, 里分母中使用参数 的目的是解决数据稀疏问题。比如有一个物品只被1个用户喜欢过， 而这个用户刚好就有特征f，那么就有 p( f , i)  1 。但是，这种情况并没有统计意义，因此我们为 分母加上一个比较大的数，可以避免这样的物品产生比较大的权重，一般说来，粒度越细，精度和覆盖率也会越高。

  • 用户兴趣的描述： 文字描述兴趣

  • 从其他网站导入的用户站外行为数据：其它网站的社交网络信息和行为数据
  • 设备信息：已安装APP，已下载音乐

推荐最热门的

选择合适的物品启动用户的兴趣

能够用来启动用户兴趣的物品需要具有以下特点：
1.比较热门
2.具有代表性和区分性
3.启动物品集合需要有多样性

，

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用户冷启动策略
weixin_39586997的博客
10-02 2143
用户冷启动目前采用的召回策略主要有： 短视频： 实时协同 embedding召回 离线实体词 画像：kis、实时标签、类别倒排 长视频L2S 冷启动_kis搜索 默认列表 冷启动_长推短 兴趣探索 VRS片花 用户搜索 源站作者ctr pgc协同 冷过 / 热过用户： 实时协同 离线协同 长视频L2S 兴趣探索（标签+作者） pgc协同 运营配置：VRS片花、暑期剧 长视频： 长视频搜索 长视频内容分发 用户固有特征召回 长视频运营热点 短视频k
【推荐系统实战（二）】利用用户行为数据、推荐系统的冷启动问题
Yttttttttttttttt的博客
03-07 1001
【推荐系统实战（二）】利用用户行为数据、推荐系统的冷启动问题利用用户行为数据用户行为数据简介基于物品的协同过滤算法UserCF和ItemCF的综合比较隐语义模型（LFM）LFM和基于邻域的算法比较基于图的模型用户行为二部图表示基于图的推荐算法推荐系统的冷启动问题冷启动问题简介 利用用户行为数据 基于用户行为分析的推荐算法是个性化推荐系统的重要算法，电子商务公司通过分析用户数据，找出诸如“购买A商品的用户都购买B商品”这种规律，学术界一般将这种类型的算法，称为协同过滤算法。顾名思义，协同过滤就是指用户可以齐心
推荐系统的冷启动问题
星辰的博客
01-13 1503
推荐系统需要根据用户的历史行为和兴趣预测用户未来的行为和兴趣，因此大量的用户行为 数据就成为推荐系统的重要组成部分和先决条件。如何在没有大量用户数据的情况下设计个性化推荐系统并且让用户对推荐结果满意从而愿意使用推荐系统， 就是冷启动的问题。冷启动问题主要分为三类，用户冷启动，物品冷启动，系统冷启动。 用户冷启动 用户冷启动主要解决如何给新用户做个性化推荐的问题。当新用户到来时， 我们没有他的行为数据，所以也无法根据他的历史行为预测其兴趣，从而无法借此给他做个性化推荐。 利用用户注册信息 基于注册信息的个性化
运营冷账号太煎熬？4 招手把手教你从 0 到 1 启动
最新发布
2402_86571652的博客
07-18 144
冷账号启动，定位、内容、流量、互动这几个方面都是互相连接的，在开始运营之前，不妨先把这四个要点捋清楚哦~适配平台形式，抖音重节奏与趣味，小红书注图文精美，公众号做深度长文。提升专业性，确保输出内容准确有价值，如教育类账号分享科学学习方法。善用平台规则与工具，合理用标签、布局关键词，适度付费推广优质内容。优化基础信息，昵称含关键词、头像相关、简介突出价值。忽视粉丝互动，导致用户缺乏认同感，难以持续发展。建立粉丝社群，深入交流并分享独家内容，增强粘性。无粉丝基础和权重，内容曝光率低，发展受阻。
冷启动问题
莫一丞元
09-14 222
冷启动问题简而言之就是对于很多纯粹做推荐系统的网站或者在开始阶段就希望有个性化推荐的网站，如何在没有大量用户数据的情况下设计个性化推荐系统并且让用户对推荐结果满意的问题，就是冷启动问题。 一般冷启动问题分类： l  用户冷启动：主要解决如何对新用户进行个性化推荐。对于新用户没有其历史数据，从而无法借此对其进行过个性化推荐。 l  物品冷启动：主要解决如何将新商品推荐给对其感兴趣的用户。 l  系统冷启动：主要解决对于新开发的推荐系统，其中没有用户数据，只包含一些商品的内容信息，
推荐系统：冷启动问题【用户冷启动、物品冷启动、系统冷启动】
u013250861的博客
07-30 1万+
推荐系统的主要目标是将大量的标的物推荐给可能喜欢的海量用户,这里涉及到标的物和用户两类对象。任何互联网推荐产品,标的物和用户都是不断增长变化的，所以一定会频繁面对新标的物和新用户,推荐系统冷启动问题指的就是对于新注册的用户或者新入库的标的物,该怎么给新用户推荐标的物让用户满意，怎么将新标的物分发出去，推荐给喜欢它的用户。推荐系统系列（10）推荐系统冷启动。.........
【机器学习】“冷启动” 问题
热门推荐
weixin_44211968的博客
10-15 1万+
【机器学习】“冷启动”问题1. 什么是“冷启动”问题？2. “冷启动”问题的分类3、如何解决冷启动问题？参考链接： 1. 什么是“冷启动”问题？ 在缺乏有价值数据的时候，如何有效地满足业务需求的问题，就是“冷启动问题”。 冷启动在推荐系统中表示该系统积累数据量过少，无法给新用户做个性化推荐的问题，这是产品推荐的一大难题。 冷启动问题是机器学习系统中十分常见、无法回避的问题，因为任何机器学习系统都要经历从无到有的过程。试想，你作为一个新用户，在没有用户数据的情况下，淘宝如何给你个性化推荐商品，抖音如何给你个
如何处理推荐系统中的冷启动问题
06-19
然而，推荐系统面临着所谓的“冷启动”问题，即当系统缺乏关于新用户或新项目的足够信息时，难以生成准确的推荐。本文将探讨冷启动问题，并提出多种解决策略。 推荐系统在电子商务、社交媒体和内容提供商中扮演着至...
旅游目的地推荐系统的冷启动问题
03-08
冷启动问题：在推荐系统的构建和运作过程中，如何为新用户或新项目生成有效推荐是推荐系统面临的主要难题，这就是所谓的冷启动问题。当用户或项目刚开始加入推荐系统时，由于缺乏足够的历史数据和用户交互信息，导致...
推荐系统冷启问题的解决方案
weixin_37025735的博客
02-29 3120
推荐系统从算法的视角可以分成：模型训练和模型部署阶段；而为了提供模型所需的特征，整个推荐系统可以分为：随着推荐系统的发展，推荐系统面对的问题越来越细化，面对一个新的推荐场和存量推荐场，存在着模型冷气问题。冷启问题主要分为： 两种冷启思路详解 相关论文： 基于poso的整体思路，在解决推荐系统的冷启问题时，需要进行必要的数据分析，挖掘出新老用户差异度较大的特征，一般挖掘维度：
推荐系统学习 -- 冷启动问题
weixin_30367169的博客
07-29 463
推荐系统需要根据用户的历史行为和兴趣预测用户未来的行为和兴趣，因此大量的用户行为数据就成为推荐系统的重要组成部分和先决条件。对于很多像百度、当当这样的网站来说，这或许不是个问题，因为它们目前已经积累了大量的用户数据。但是对于很多做纯粹推荐系统的网站（比如Jinni和Pandora），或者很多在开始阶段就希望有个性化推荐应用的网站来说， 如何在没有大量用户数据的情况下设计个性化推荐系统并...
推荐系统（十二）冷启动问题
更木的博客
03-14 1223
概述 目前冷启动问题主要有三类：用户冷启动、资源冷启动和系统冷启动。本文着重讲述用户冷启动和资源冷启动这两类问题。 用户冷启动 对于一个系统的新用户，没有播放行为，这时如何增加这部分用户的留存是推荐系统里一个很关键的问题，如下几项都是业界较为常见的解决方案。 基于人口属性 推荐系统后端数据中已经有针对不同人群的热门推荐资源，当用户第一次打开APP时，系统会提示用户选择用户的人口属性，之后系统可以根据用户选择项为用户推荐资源。 基于兴趣标签 和基于人口属性类似，在第一次打开APP时系统提升用户感兴趣的领域，之
冷启动问题分析与解决办法
gym02的博客
11-17 4983
在缺乏有价值数据的时候，如何有效地满足业务需求的问题，就是“冷启动问题”。为了沟通方便，下面统一从推荐系统的角度来讲“冷启动问题”，其他业务场景同理。冷启动问题是机器学习系统中十分常见、无法回避的问题，因为任何机器学习系统都要经历从无到有的过程。试想，你作为一个新用户，在没有用户数据的情况下，淘宝如何给你个性化推荐商品，抖音如何给你个性化推荐视频呢？用户冷启动：新用户注册后，没有历史行为数据。物品冷启动：新物品上架后，没有用户对该物品的交互数据。
解密计算机系统中的冷启动问题：启动速度革命！
m0_72410588的博客
09-06 354
冷启动问题指的是当一个程序或系统在启动时，由于之前没有被缓存或者没有被预加载，导致所需数据无法立即访问的情况。这种情况下，计算机系统需要从辅助存储设备（如硬盘或网络）中读取数据，从而导致启动时间延长、响应时间变慢等问题。
机器学习---冷启动（Cold Start）、热启动（Warm Start）问题
努力学习的DS
09-26 9380
在冷启动情况下，系统需要处理缺乏历史数据的情况，而在热启动情况下，系统可以充分利用历史数据来进行推荐。解决冷启动问题是推荐系统领域的一个重要挑战，需要创新的方法和技术来应对。在热启动阶段，推荐系统可以依赖用户的历史行为和交互数据来进行推荐，因为系统已经了解了用户的兴趣和喜好。在机器学习和推荐系统领域，“冷启动”（Cold Start）和"热启动"（Warm Start）是两个常用的概念，它们用来描述不同阶段或情境下的推荐问题。冷启动指的是当推荐系统面临一些新的或没有足够历史数据的情况下，如何进行推荐。
推荐系统中的冷启动问题及其解决方案
专注于Python编程技术的分享与交流，致力于帮助开发者提升编程技能，解决实际问题，探索Python的无限可能。
07-12 986
推荐系统的冷启动问题是指在系统面临新用户或新物品时，无法有效地提供个性化推荐的挑战。这种情况下，系统缺乏足够的历史数据来基于用户偏好或物品特征进行精确推荐。解决冷启动问题对于推荐系统的长期可用性和用户满意度至关重要。本文将探讨推荐系统中的冷启动问题及其解决方案。
推荐系统——冷启动问题的缓解思路 详解
goTsHgo的博客
12-05 3049
（如 BERT、ResNet），直接提取物品或用户特征，生成冷启动推荐。结合协同过滤与内容推荐的方法，兼顾冷启动与推荐精度。通过人为设计规则，根据用户或物品的外部信息进行推荐。外部知识图谱或迁移学习，弥补用户-物品交互的缺失。内容推荐是冷启动问题中最常用的解决方法之一。要解决冷启动问题，必须结合。（例如用户的基本特征或物品的属性信息）以及。
冷启动的解决办法
星辰的博客
04-24 5683
冷启动问题是推荐系统必须面对的问题。任何推荐系统都要经历数据从无到有、从简单到丰富的过程。那么，在缺乏有价值数据的时候，如何进行有效的推荐被称为“冷启动问题”。 具体地讲，冷启动问题根据数据匮乏情况的不同，主要分为三类： (1)用户冷启动，新用户注册后，没有历史行为数据时的个性化推荐。 (2)物品冷启动，系统加入新物品后(新的影片、新的商品等)，在该商品还没有交互记录时，如何将该物品推荐给用户。 (3)系统冷启动，在推荐系统运行之初，缺乏所有相关历史数据时的推荐。 针对不同应用场景，解决冷启动问题需要比较专
机器学习->推荐系统->冷启动问题
村头陶员外的博客
03-19 1万+
我们之前讨论推荐系统的UserCF算法和ItemCF等算法都是以拥有大量用户行为数据为先决条件，并以此对物品或者用户进行自动聚类。但是对于一个刚刚开始运行推荐系统的应用的网站来说，如何在没有大量用户行为数据的情况下设计个性化推荐系统并且让用户对推荐系统满意，从而愿意使用推荐系统，这就是冷启动问题。对于冷启动问题，一般分为三类： 一）用户冷启动：如何对新用户做个性化推荐。 二）物品冷启动：如何将新
推荐系统中的冷启动问题
03-26
### 推荐系统中冷启动问题的解决方案 推荐系统的冷启动问题是其核心挑战之一，尤其是在处理新用户或新物品时。以下是几种常见的解决方案： #### 基于特征的方法 一种有效的方式是利用用户的即时特征而非依赖历史行为数据。这些特征可能包括但不限于年龄、性别、地理位置（IP/GPS）、职业等静态属性[^3]。通过分析此类信息，推荐系统能够实现粗粒度的个性化推荐。 另外，在某些场景下，可以通过设计问卷或者引导性的互动流程获取更多关于用户的偏好信息。例如，在线视频平台可能会询问用户喜欢哪几类影片；音乐应用则可以让用户挑选几个最喜爱的歌手作为初始化设置的一部分。 #### 运营辅助干预 除了技术手段之外，人工参与也是克服冷启动的有效途径之一。尽管自动化程度高的算法旨在减少人为因素的影响，但在特定条件下适当的人工调整仍然不可或缺。例如，编辑精选列表、专题策划等内容形式可以帮助缓解因缺乏足够训练样本而导致的效果不佳情况[^2]。 #### 协同过滤变体——混合模型 传统协同过滤方法难以适用于完全没有过往记录的新实体上。然而，如果将内容型描述与其他相似对象之间的关联结合起来，则有可能构建起更为灵活且适应性强的预测框架。具体而言，当遇到全新项目时，可尝试寻找与其具有相同标签或其他元数据定义相近的商品集合，并据此推测潜在兴趣点[^1]。 ```python def hybrid_recommendation(user_profile, item_features): """ A simplified example of a hybrid recommendation function that combines user profile and item features. Args: user_profile (dict): Dictionary containing static attributes like age, gender etc. item_features (list): List of dictionaries with each dictionary representing an item's feature set. Returns: list: Recommended items based on combined information. """ recommendations = [] for item in item_features: score = calculate_similarity_score(user_profile, item) if score > threshold_value: recommendations.append(item['id']) return sorted(recommendations, key=lambda x: scores[x], reverse=True)[:top_n] # Example usage user_data = {"age": 28, "gender": "male", "location": "New York"} items_db = [ {'id': 'item_001', 'category': 'electronics', ...}, ... ] recommended_items = hybrid_recommendation(user_data, items_db) print(f"Recommended Items: {recommended_items}") ``` 上述代码片段展示了一个简单的混合推荐逻辑概览，其中`calculate_similarity_score()`函数需依据实际业务需求定制开发。 ---
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