推荐系统-冷启动探秘

 一、前言

       冷启动是推荐系统中的一个著名问题，给新用户展示哪些item决定了用户的第一感和体验； 给新用户推荐的item，如果用户不感兴趣，很可能再也不来了，所以我们需要保证item要足够热门，要保证足够的多样性，同时尽量保证可区分 

        推荐系统冷启动一般分为物品冷启动、用户冷启动和系统冷启动三大类。 

二、用户冷启动

        我们希望获取的信息(如年龄，性别，地域、学历、职业等)来做推荐，但是涉及安全隐私的问题，用户也越来越不愿意填写自己的信息了，所以还得靠我们自己来分析，逐步给用户画像。

1、用户注册信息：账号、推荐人(好友喜欢的标的物推荐)、推荐来源、手机号、ip地址、地理位置、移动设备型号（比如：苹果手机的用户，一般对苹果相关产品情有独钟）

2、引导用户填写感兴趣点：很多APP用户第一次访问，会引导选择兴趣点，有了这些兴趣点就可以 推荐用户喜欢的内容了。

3、采用兴趣迁移，如果用户是内部系统导流而来，可以用做兴趣迁移。

      如果是社交关系APP, 用户在注册时要求导入社交关系等，这时可以将好友喜欢的标的物推荐给 你。利用社交信息来做冷启动，特别是在有社交属性的产品中，这是很常见的一种方法。社交推荐最大的好处是用户基本不会反感推荐的标的物(可以适当加一些推荐解释, 比如你的朋友XXX也喜欢)，所谓人以类聚，你的好友喜欢的东西你也可能会喜欢。

4、新品推荐：人类喜新厌旧的特点，对于新品有天然的爱好兴趣

5、热门商品推荐：基于二八定律，20%的头部内容占到80%的流量，所以基于热门推荐往往效果还不错。

6、特价活动商品：对于物美价廉的商品，还是很有诱惑力的。

7、新人优惠专栏：特别拎出来说明，因为很多平台都会设置新人专栏，优惠力度很大。
8、.基于内容做推荐：当用户只有很少的行为记录时，也可以基于商品的内容的 topic model挖掘出item的主题分布 相似性进行推荐

9、采用快速试探策略：给用户提供多样化的选择，把每个栏目的商品选择一部分出来，总有一个是用户感兴趣的。

三、物品冷启动 

对于新上线的标的物，可行的解决方案与策略有：

1、新品预售

2、新品专栏

3、利用协同过滤算法中的i2i 算法：基于物品 属性相似性，将新品推荐给消费过类似物品的用户。

4、利用协同过滤算法中的u2i 算法：将新品推荐给消费过此品的用户 相似的用户。

5、采用快速试探策略：将新品作为多路召回的一项，提供给用户，总有一个用户是感兴趣。而且大家都对新品感兴趣。

6、当然新品还有很多营销的方式，只不过不属于推荐算法的范畴，在此不做讨论。

四、系统冷启动 

        推荐算法依赖大量的历史数据，但是很无奈，系统冷启动，几乎没有可利用的数据，巧妇难为无米之炊啊，所以系统冷启动，只能以实时推荐算法为主。另外系统布局就显得很关键了，必须让用户快捷明了的找到商品。比如设置 新品、热门商品、排行榜、 最近热搜 、猜你喜欢，用户历史足迹等  栏目

五、实时推荐算法

1. 基于内容的推荐

        基于内容的相似性（如类目、品牌、关键词，主题词等） topic model进行个性化推荐。

2. 协同过滤

        协同过滤分为基于用户的协同过滤（User CF）和基于物品的协同过滤（Item CF）。尽管它在处理用户冷启动和物品冷启动方面存在局限性，但仍然是有效，详情参考上文。

3. 元学习和上下文信息

        元学习（Meta-Learning）是一种有效的策略，通过预训练模型来适应新的任务或用户。这种方法可以在短时间内快速适应新用户或新物品的需求。同时，利用上下文信息（如时间、地理位置等）也能显著改善冷启动问题。

4. 随机游走和异质图模型

        随机游走算法通过模拟用户的行为路径来探索潜在的兴趣点，而异质图则通过构建复杂的网络结构来捕捉不同实体间的关联关系。这些方法有助于在没有足够交互数据的情况下进行有效的推荐。

六、实践中的应用

        在实际应用中，解决冷启动问题不仅依赖于算法层面的努力，还需要结合产品策略和用户调研等多种手段。例如，在新用户加入时填写问卷收集基本信息，在上传内容时勾选合适的标签等。

        总之，推荐系统中的冷启动问题是一个复杂且多样的领域，需要综合运用多种技术和策略才能有效应对。