推荐系统中的冷启动问题是指在缺乏新用户、新物品或新交互数据时，难以提供准确推荐的挑战。这个问题之所以出现，是因为大多数推荐算法依赖历史数据来识别模式。例如，基于用户或物品相似性进行物品推荐的协同过滤方法，需要现有的用户与物品的交互数据才能有效工作。尚未评分或购买任何物品的新用户，或尚未被互动过的新物品，都会造成这种数据空白。没有足够信息，系统难以提供相关的建议，从而导致用户体验不佳。类似地，使用历史记录极少的新平台也面临系统范围内的冷启动问题，因为几乎没有数据可用于训练推荐模型。
为了解决冷启动问题，开发者通常采用混合方法，将协同过滤与基于内容或元数据的技术相结合。例如，基于内容的过滤利用物品属性（如流派、导演或关键词）或用户提供的偏好来提供初始推荐。音乐流媒体服务可能会在用户注册时要求新用户选择喜欢的流派或艺术家，然后推荐具有相似特征的歌曲。对于新物品，产品描述或类别等元数据可以帮助将其与现有物品关联起来。另一种策略是使用人口统计或上下文数据（如位置、设备类型）作为临时信号，直到收集到足够的交互数据。混合模型，例如将矩阵分解与内容嵌入相结合，也可以通过平衡历史模式与物品或用户特征来缓解此问题。
尽管有这些策略，由于准确性和可用性之间的权衡，冷启动问题仍然具有挑战性。例如，要求用户在注册时填写详细的偏好调查可以改善推荐效果，但也可能增加用户阻力并降低转化率。类似地，依赖物品的元数据（如电影情节）假定数据准确且描述充分，但这并非总是如此。开发者还必须考虑可扩展性：诸如实时更新新用户交互或增量模型训练等解决方案会增加复杂性。随着时间的推移，当用户和物品积累了足够多的交互数据后，系统可以转向更多依赖数据的方法。然而，持续维护——例如定期重新训练模型和更新元数据——对于确保冷启动解决方案在平台发展过程中持续有效至关重要。