本文主要是介绍推荐引擎中如何解决冷启动问题，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
概述：
冷启动在推荐系统中就是系统推荐中因为没有用户行为或者相对详细的资料那么对此用户推荐的时候就不知道他的细粒度兴趣点，这种情况叫冷启动；
解决方案：
1.基于用户的profile，如果能对用户分组，利用组的行为信息进行推荐是最好的，如果不能那么可以基于profile获取粗粒度的兴趣点；
2.基于规则，可以利用规则进行定制然后进行推荐相应的规则数据，这个数据最少会有ip这个维度；
3.基于热点，热点包括热销榜，热点击等，默认大家感兴趣的这个冷人一定是感兴趣的这个假设；
如果大家有其他好的想法可以给我留言
这篇关于推荐引擎中如何解决冷启动问题的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
