当系统缺乏足够的数据来为新用户或项目做出准确的预测或推荐时，就会出现冷启动问题。 为了解决这个问题，开发人员可以使用数据驱动和基于规则的策略的组合。 关键是在默认行为与数据可用时的增量学习之间取得平衡。 以下是三种实用的方法。
首先，利用将协同过滤与基于内容的过滤相结合的混合模型。 协同过滤依赖于用户与项目的交互，这是新用户或项目所缺乏的。 基于内容的过滤使用用户人口统计、项目描述或类别等属性进行初始预测。 例如，音乐应用程序可以根据新用户在注册期间选择的流派推荐歌曲，或者使用歌曲的元数据（例如，流派、艺术家）将其推荐给喜欢类似内容的用户。 混合模型还可以包含受欢迎程度信号（例如，热门项目）作为后备。 这种方法在系统收集个性化数据时提供即时、合理的输出。
其次，尽早提示用户提供明确的反馈。 要求新用户在 onboarding 期间对几个项目进行评分或选择偏好，这提供了引导推荐的初始数据。 例如，流媒体服务可能会显示一系列热门电影，并要求用户对五个标题进行评分。 此数据可以作为协同过滤模型的种子或调整基于内容的推荐。 同样，对于新项目，鼓励早期采用者通过在“最近添加”部分或通过有针对性的促销来突出显示它们来参与。 这会更快地生成初始交互数据。
第三，使用迁移学习或预训练的嵌入。 在相关数据集上预训练的模型可以推断新用户或项目的模式。 例如，电子商务平台可以在现有产品数据（例如，描述、购买历史记录）上训练嵌入模型，并使用它来根据其属性表示新产品。 对于用户，来自相似配置文件（例如，位置、注册来源）的嵌入可以提供初始推荐。 此外，渐进式学习——从简单的启发式方法（例如，最受欢迎的项目）开始，并在数据积累时过渡到复杂的模型——确保系统在每个阶段都保持功能。 这避免了早期过度依赖不完整的数据。