推荐系统中的冷启动问题是指在没有足够数据的情况下，无法为新用户或新项目生成准确推荐。由于依赖历史交互数据的协同过滤方法在没有现有用户-项目数据的情况下无法工作，因此出现了这一挑战。为了解决这个问题，常见的策略包括利用元数据或基于内容的特征、使用混合模型以及积极收集初始用户反馈。这些方法旨在在收集到足够的交互数据之前启动推荐。
一种有效的方法是使用基于内容的过滤或元数据。对于新项目，产品描述、流派或标签等属性可以帮助将其与用户匹配。例如，流媒体服务可能会根据新电影的导演、演员或剧情摘要中的关键词来推荐它。类似地，对于新用户，人口统计数据（例如年龄、地点）或明确的偏好（例如注册时选择喜欢的流派）可以作为推荐的种子。混合模型结合了协同过滤和基于内容的技术，例如使用通过项目元数据丰富过的矩阵分解。例如，音乐应用程序可以将用户的收听历史与歌曲属性（如节奏或流派）相结合，即使对于播放次数有限的新艺术家也能推荐曲目。
另一种方法涉及主动学习或回退机制。在用户注册时提示他们评价少量项目——例如食品配送应用要求提供饮食偏好——可以提供即时数据以个性化推荐。如果不存在数据，系统可以默认推荐热门或趋势项目（例如，为新的电商用户展示畅销产品）。像迁移学习这样的高级技术可以重用来自类似领域的模式——新的区域服务可能会借鉴全球平台的用户行为洞察。因子分解机也有助于在统一框架中建模用户、项目和元数据之间的交互。虽然这些方法可以缓解冷启动问题，但它们通常需要在探索（测试新推荐）和利用（使用已知数据）之间取得平衡，以随着时间的推移提高准确性。