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，抖音如何给你个性化推荐视频呢？

具体地讲，根据数据匮乏情况的不同，冷启动问题主要分为 3 类：

1. 用户冷启动：新用户注册后，没有历史行为数据。
2. 物品冷启动：新物品上架后，没有用户对该物品的交互数据。主要解决如何将新的物品推荐给可能对它感兴趣的用户这一问题。
3. 系统冷启动：新系统上线时，缺乏所有历史相关数据。如何在一个新开发的网站上（还没有用户，也没有用户行为，只有一些物品的信息）设计个性化推荐系统，从而在网站刚发布时就让用户体验到个性化推荐服务这一问题。

一般解决方案：

1. 推送热门排行榜，然后等到用户数据收集到一定的时候，再切换为个性化推荐；
2. 利用用户注册时提供的年龄、性别等数据做粗粒度的个性化；
3. 利用用户的社交网络账号登录（需要用户授权），导入用户在社交网站上的好友信息，然后给用户推荐其好友喜欢的物品；
4. 要求用户在登录时对一些物品进行反馈，收集用户对这些物品的兴趣信息，然后给用户推荐那些和这些物品相似的物品；
5. 对于新加入的物品，可以利用内容信息，将它们推荐给喜欢过和它们相似的物品的用户；
6. 在系统冷启动时，可以引入专家的知识，通过一定的高效方式迅速建立起物品的相关度表。