8.1　冷启动的概念

推荐系统的主要目标是将大量的标的物推荐给可能喜欢它的海量用户，这里面涉及标的物和用户两类对象。对任何互联网产品来说，标的物和用户都是不断增长变化的，所以系统一定会频繁面对新标的物和新用户。对于新注册的用户，该怎么推荐标的物才能让他满意，这就是用户冷启动问题。对于新入库的标的物，该怎么将新标的物分发出去，推荐给可能喜欢它的用户，这就是标的物冷启动问题。如果是新开发的产品，初期属于开拓市场、发展用户阶段，用户很少，用户行为也不多，常用的协同过滤、深度学习等依赖大量用户行为的算法不能很好地训练出精准的推荐模型，该怎么让推荐系统很好地运转起来，让推荐变得越来越准确，这就是系统冷启动问题。

总之，推荐系统冷启动主要分为标的物冷启动、用户冷启动和系统冷启动三大类。

现在我们大概知道了什么是冷启动，看起来冷启动很好理解，但冷启动问题不是这么容易解决的。下面我们讲讲冷启动的难点。