推荐系统通过采用混合方法、利用元数据和临时策略来解决冷启动问题，即新用户或新项目缺乏足够的交互数据的问题。核心挑战在于，依赖历史用户与项目交互数据的传统协同过滤方法在没有数据时会失效。为解决此问题，系统会结合多种技术来推断偏好或特征，直到收集到足够的数据。
一种常见方法是利用基于内容的过滤或元数据进行初始推荐。对于新项目，系统会分析其流派、产品类别或文本描述等属性，以寻找与现有项目的相似之处。例如，流媒体服务可以通过将新电影的导演或流派与用户的观看历史相匹配来推荐新电影。类似地，对于新用户，可以在注册时收集的人口统计数据（年龄、位置）或明确的偏好（例如，选择喜欢的流派）来作为推荐的种子。电商平台通常会要求用户预先评价几个产品，以建立其用户画像。这些元数据充当桥梁，直到系统收集到足够的隐式数据（点击、购买）来优化推荐。
另一种策略涉及混合模型，将协同过滤与其他技术融合。例如，矩阵分解（一种协同方法）可以与基于内容的特征结合，以处理稀疏数据。像 Spotify 这样的音乐应用可能会对有听歌历史的用户使用协同过滤，但对于新用户则转向分析音频特征（速度、调式）或精选播放列表。此外，一些系统会采用基于流行的回退策略，向新用户推荐热门或高评分项目。虽然这并非个性化推荐，但能提供基本体验。随着时间的推移和交互的积累，系统会过渡到更具个性化的推荐。这些方法需要仔细平衡，以避免过度依赖通用建议，同时确保在冷启动阶段的可用性。
最后，基于知识的提示或跨领域数据共享等临时解决方案可以缓解冷启动问题。例如，食谱应用的新用户可能会回答关于饮食限制的问题，以缩小初始推荐范围。拥有多个服务的平台（例如，亚马逊关联购物和 Prime Video 习惯）可以利用跨领域行为推断偏好。然而，这些方法带来了挑战，例如设计非侵入式的新手引导流程或确保数据隐私。开发者还必须监控性能——例如点击率或转化率等指标——以验证冷启动策略是否有效。虽然没有单一解决方案能完全消除此问题，但结合这些方法有助于系统在早期交互阶段保持功能性和用户友好性。