作者在《推薦系統介紹》這篇文章中提到，冷啓動是推薦系統的重要挑戰之一。
那麼，什麼是冷啓動？如何設計一個好的冷啓動方案？可能很多讀者還不是特別瞭解，本文將試圖給大家講清楚這些問題。
具體而言，本文將主要從以下7個方面進行展開：
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什麼是冷啓動？
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解決冷啓動面臨的挑戰
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解決冷啓動爲何如此重要？
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解決冷啓動的方法和策略
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不同推薦產品形態冷啓動的解決方案
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設計冷啓動時，需要注意的問題
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冷啓動未來發展趨勢
希望通過本文，你能對推薦系統的冷啓動有個全面的認識，並結合自己公司的實際業務，將冷啓動策略更好的落地到真實推薦場景中，讓推薦的體驗更好，對業務產生價值。
什麼是冷啓動？
推薦系統的主要目標是將大量的標的物推薦給可能喜歡的海量用戶, 這裏涉及到標的物和用戶兩類對象。
任何互聯網推薦產品, 標的物和用戶都是不斷增長變化的，所以一定會頻繁面對新標的物和新用戶, 推薦系統冷啓動問題指的就是對於新註冊的用戶或者新入庫的標的物, 該怎麼給新用戶推薦標的物讓用戶滿意，怎麼將新標的物分發出去，推薦給喜歡它的用戶。
另外，如果是新開發的產品，初期用戶很少，用戶行爲也不多，常用的協同過濾、深度學習等依賴大量用戶行爲的算法不能很好的訓練出精準的推薦模型, 怎麼讓推薦系統很好的運轉起來，讓推薦變得越來越準確，這個問題就是系統冷啓動。
總之，推薦系統冷啓動主要分爲標的物冷啓動、用戶冷啓動、系統冷啓動三大類。
現在我們大概知道了什麼是冷啓動，看起來很好理解，但卻不是這麼容易搞定。下面我們就講講冷啓動的難點。
解決冷啓動面臨的挑戰
冷啓動問題是推薦系統必須要面對的問題，也是一個很棘手的問題，要想很好的解決冷啓動，需要發揮推薦算法工程師的聰明才智。
本節我們來說說冷啓動到底會面臨哪些挑戰，只有知道冷啓動的難點，才能更好的思考出解決冷啓動的好方法。具體來說，解決冷啓動問題會面臨如下挑戰：
- 我們一般對新用戶知之甚少， 所以基本不知道用戶的真實興趣，從而很難爲用戶推薦他喜歡的標的物；
我們對新用戶知之甚少的主要原因有：
(1) 很多APP也不強求用戶註冊時填寫包含個人身份屬性及興趣偏好的信息，其實也不應該讓新用戶填寫太多的信息，否則用戶就嫌麻煩不用你的產品了。由於沒有這些信息，我們沒法得到用戶的畫像。
(2) 新用戶由於是新註冊的，在產品上的訪問行爲沒有或者很少，不足以用複雜的算法來訓練推薦模型；
- 對於新的標的物，我們也不知道什麼用戶會喜歡它。
只能根據用戶歷史行爲了解用戶的真實喜好，如果新的標的物與庫中存在的標的物可以建立相似性聯繫的話, 我們可以基於這個相似性將標的物推薦給喜歡與它相似標的物的用戶。
但是，很多時候標的物的信息不完善、包含的信息不好處理、數據雜亂，或者是新標的物產生的速度太快(如新聞類，一般通過爬蟲可以短時間爬取大量的新聞)，短時間類來不及處理或者處理成本太高，或者是完全新的品類或者領域，無法很好的建立與庫中已有標的物的聯繫，所有這些情況都會增加將標的物分發給喜歡該標的物的用戶的難度。
- 對於新開發的產品，由於是從零開始發展用戶，冷啓動問題就更加凸顯，這時每個用戶都是冷啓動用戶，面臨的挑戰更大。
既然冷啓動問題這麼難解決, 那麼我們是不是可以不用管這些新用戶和新的標的物呢？只將精力放到老用戶身上呢？
讀者肯定知道這是不可以的，否則我就不會寫這篇文章了，那冷啓動的重要性體現在哪些方面呢？
解決冷啓動爲何如此重要？
用戶不確定性需求是客觀存在的，在當今信息爆炸的時代，用戶的不確定性需求更加明顯，而推薦作爲一種解決用戶不確定性需求的有效手段在互聯網產品中會越來越重要, 特別是隨着短視頻、新聞等應用的崛起，推薦的重要性被更多人認可。
很多產品將推薦業務放到最核心的位置(如首頁)，或者是整個產品的核心，比如今日頭條等各類信息流產品及很多電商類產品。因此，新用戶必須要面對冷啓動這個問題。
從上面的介紹中可以知道，新用戶、新標的物是持續產生的，對互聯網產品來說是常態，是無法避免的，所以冷啓動問題會伴隨整個產品的生命週期。
特別是當你投入很大的資源推廣你的產品時, 短期會吸引大量的用戶來註冊你的產品(比如今年百度的春晚紅包)，這時，用戶冷啓動問題將會更加嚴峻，解決冷啓動問題也會更加迫切。
既然很多產品將推薦放到這麼好的位置, 而推薦作爲一種有效提升用戶體驗的工具，在新用戶留存中一定要起到非常關鍵的作用，如果推薦系統不能很好的爲新用戶推薦好的內容，新用戶可能會流失。所以如果不解決冷啓動問題，你的新用戶一直會得不到好的推薦體驗，極有可能會流失掉。
新用戶的留存對一個公司來說非常關鍵, 服務不好新用戶，並讓用戶留下來，你的用戶增長將會停滯不前。對於互聯網公司來說, 用戶是公司賴以生存的基礎，是利潤的核心來源。
可以毫不誇張地說，如果不能很好的留住新用戶，讓總用戶健康的增長，整個公司將無法運轉下去。
因爲互聯網經濟是建立在規模用戶基礎上的，只有用戶足夠多，你的產品纔會有變現的價值(不管是會員、廣告、遊戲、增值服務，你的總營收基本線性依賴於用戶數, 拿會員來舉例說明，會員總收益=日活躍用戶數付費率客單價)。
同時，只有你的產品有很好的用戶增長曲線, 投資人才會相信未來用戶大規模增長的可能, 才能看得到產品未來的變現價值，纔會願意在前期投資你的產品。
那既然冷啓動問題對新用戶的留存及體驗這麼重要，怎麼在推薦業務中很好的解決這個問題呢？
這就是本文最重要的話題了。
解決冷啓動的方法和策略
前面講過冷啓動包含用戶冷啓動、標的物冷啓動和系統冷啓動。在本節我們會給出一些解決冷啓動的思路和策略, 方便大家結合自己公司的業務場景和已有的數據資源選擇合適的冷啓動方案。
在講具體策略之前，我們先概述一下解決冷啓動的一般思路，這些思路是幫助我們設計冷啓動方案的指導原則。
具體思路有如下7個(括號裏面代表適用於哪類冷啓動)：
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提供非個性化的推薦(用戶冷啓動)
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利用用戶註冊時提供的信息(用戶冷啓動、系統冷啓動)
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基於內容做推薦(用戶冷啓動、系統冷啓動)
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利用標的物的metadata信息做推薦(標的物冷啓動)
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採用快速試探策略(用戶冷啓動、標的物冷啓動)
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採用興趣遷移策略(用戶冷啓動、系統冷啓動)
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採用基於關係傳遞的策略(標的物冷啓動)
上面這些策略是整體的思路，下面分別針對用戶冷啓動、標的物冷啓動、系統冷啓動這三類冷啓動給出具體可行的解決方案。
同時, 在本節最後我會基於自己的思考從新的視角來看冷啓動，提供不一樣的解決方案。
用戶冷啓動
基於上面7大思路，針對新註冊用戶或者只有很少用戶行爲的用戶，可行的解決冷啓動的策略有：
1. 提供非個性化的推薦
(1) 利用先驗數據做推薦
可以利用新熱標的物作爲推薦。
人都是有喜新厭舊傾向的，推薦新的東西肯定能抓住用戶的眼球(比如視頻行業推薦新上映的大片)。
推薦熱門標的物, 由於這些標的物是熱點，同時人是有從衆效應的，大家都在看的，新用戶喜歡的可能性比較大(比如視頻行業推薦最近播放量TopN的熱門節目), 基於二八定律，20%的頭部內容佔到80%的流量，所以基於熱門推薦往往效果還不錯。熱門推薦也一般用來作爲新推薦算法的AB測試的基準對照組。
還可以推薦常用的標的物及生活必需品。如在電商行業推薦生活必需品, 這些物品是大家使用頻次很高的，生活中必不可少的東西(比如紙巾等), 將這些物品推薦給新用戶，用戶購買的可能性會更大。
對於特殊行業，可以根據該行業的經驗給出相應的推薦策略。如婚戀網站，給新註冊的男生推薦美女，新註冊的女生推薦帥哥，效果肯定不會差。
（2）給用戶提供多樣化的選擇
這裏舉個視頻行業的例子，方便大家更好的理解，可以先將視頻按照標籤分幾大類(如恐怖、愛情、搞笑、戰爭、科幻等)，每大類選擇一個推薦給新用戶，這樣總有一個是用戶喜歡的。
如果是新聞類的產品(如今日頭條)，可以採用TF-IDF算法將文本轉化爲向量，再對文本做聚類，每一類代表一個不同的新聞類型，可以採用上面視頻類似的推薦策略每類推薦一個。
如果是圖像或者視頻(如快手)，可以利用圖像相關技術將圖片或者視頻轉化爲特徵向量，基於該向量聚類，再採用每類推薦一個的策略。可以用openCV及深度學習技術從視頻圖像中提取特徵， 圖像視頻分析對技術要求更高，也需要大量計算。
這種方法要保證有比較好的效果，需要類有一定的區分度。也可能碰到給用戶的類是用戶不喜歡的。最好是從一些熱門的類(可能需要編輯做一下篩選)中挑選一些推薦給用戶。太冷門的類用戶不喜歡的概率較大。
2.利用新用戶在註冊時提供的信息
(1) 利用人口統計學數據
很多產品在新用戶註冊時是需要用戶填寫一些信息的, 這些用戶註冊時填的信息就可以作爲爲用戶提供推薦的指導。典型的比如相親網站，需要填寫自己的相關信息，填的信息越完善代表越真誠，這些完善的信息就是產品爲你推薦相親對象的素材。
基於用戶的信息(如年齡，性別，地域、學歷、職業等)來做推薦，這要求平臺事先要知道用戶的部分信息，這在某些行業是比較困難的，比如OTT端的視頻推薦，因爲用戶主要通過遙控器操作，不方便輸入信息。
並且還要有一定的規則來將用戶畫像(你填的信息提取的標籤就是你的畫像)與待推薦的物品關聯起來，根據用戶的畫像標籤關聯相關的物品，從而爲用戶做推薦。
最近由於安全問題越來越嚴峻(今年315晚會報道了大量利用大數據來做黑產的公司)，用戶也越來越不願意填寫自己的信息了，所以獲取用戶的畫像是比較困難的。
（2） 利用社交關係
有些APP, 用戶在註冊時要求導入社交關係等，這時可以將你的好友喜歡的標的物推薦給 你。利用社交信息來做冷啓動，特別是在有社交屬性的產品中，這是很常見的一種方法。
社交推薦最大的好處是用戶基本不會反感推薦的標的物(可以適當加一些推薦解釋, 比如你的朋友XXX也喜歡)，所謂人以類聚，你的好友喜歡的東西你也可能會喜歡。
(3) 利用用戶填寫的興趣點
還有一些APP，強制需要用戶在註冊時提供你的興趣點，有了這些興趣點就可以爲你推薦你喜歡的內容了。
通過該方法可以很精準的識別用戶的興趣，對用戶興趣把握相對準確。這是一個較好的冷啓動方案，但是要注意不能讓用戶填寫太多內容，用戶操作也要非常簡單，用戶的耐心是有限的，佔用用戶太多時間，操作太複雜，用戶可能就不用你的產品了。
3.基於內容做推薦
當用戶只有很少的行爲記錄時，這時很多算法（比如協同過濾）還無法給用戶做很精準的推薦。
這時可以採用基於內容的推薦算法，基於內容的推薦算法只要用戶有少量行爲就可以給用戶推薦。
比如你看一部電影，至少就知道你對這個題材的電影有興趣，那麼就推薦類似題材的電影。
不像基於模型的算法那樣，需要有足夠多的行爲數據才能訓練出精度夠用的模型。
4. 採用快速試探策略
這類策略一般可用於新聞短視頻類應用中, 先隨機或者按照非個性化推薦的策略給用戶推薦，基於用戶的點擊反饋快速發現用戶的興趣點，從而在短時間內挖掘出用戶的興趣。
由於新聞或者短視頻時長短，只佔用用戶碎片化時間，用戶發現興趣也不會太長。
現在的新聞應用(如今日頭條)，你可以採用下拉，快速選擇自己感興趣的東西，抖音快手也一樣，可以很快的切換視頻。
5. 採用興趣遷移策略
當一個公司有一個成熟的APP時，準備拓展新的業務，開發新的APP，這時可以將用戶在老APP上的特徵遷移到新APP中, 從而做出推薦。
比如今日頭條做抖音時，對抖音是新用戶，但是如果這個用戶剛好是頭條的用戶(抖音前期是通過頭條來導流的，所以抖音很大一部分用戶其實就是從頭條來的)，那麼我們是知道這個用戶的興趣點的, 從而在抖音上就很容易爲他做推薦了。
興趣遷移策略借鑑了遷移學習的思路，在基於主產品拓展新產品形態的情況下，特別適合新產品做冷啓動。
物品冷啓動
針對新上線的標的物，基於上述7大冷啓動解決思路，可行的解決標的物冷啓動的方案與策略有：
1.利用標的物的metadata信息做推薦
1）利用標的物跟用戶行爲的相似性
可以通過提取新入庫的標的物的特徵(如標籤、採用TF-IDF算法提取的文本特徵、基於深度學習提取的圖像特徵等)，通過計算標的物特徵跟用戶行爲特徵(用戶行爲特徵通過他看過的標的物特徵的疊加，如加權平均等)的相似性，從而將標的物推薦給與它最相似的用戶。
(2) 利用標的物跟標的物的相似性
可以基於標的物的屬性信息來做推薦，一般新上線的標的物或多或少都是有一些屬性的。
根據這些屬性找到與該標的物最相似(利用餘弦相似度等相似算法)的標的物，這些相似的標的物被哪些用戶“消費”過，可以將該標的物推薦給這些消費過的用戶。
2. 採用快速試探策略
另外一種思路是借用強化學習中的exploration-exploitation思想，將新標的物曝光給隨機一批用戶，觀察用戶對標的物的反饋，找到對該標的物有正向反饋(觀看，購買，收藏，分享等)的用戶, 後續將該標的物推薦給有正向反饋的用戶或者與該用戶相似的用戶。
該方法特別適合像淘寶這種提供平臺的電商公司以及像今日頭條、快手、閱文等UGC平臺公司。
他們需要維護第三方生態的繁榮，所以需要將第三方新生產的標的物儘可能的推薦出去，讓第三方有利可圖。同時通過該方式也可以快速知道哪些新的標的物是大受用戶歡迎的，找到這些標的物，也可以提升自己平臺的營收。
3.採用基於關係傳遞的策略
當產品在拓展標的物品類的過程中，比如視頻類應用，前期只做長視頻，後來拓展到短視頻，那麼對某些沒有短視頻觀看行爲的用戶，怎麼給他做短視頻推薦呢？
可行的方式是借用數學中關係的傳遞性思路，利用長視頻觀看歷史，計算出用戶的相似度。對新入庫的短視頻，可以先計算與該短視頻相似的長視頻，我們可以將該短視頻推薦給喜歡與它相似的長視頻的用戶。
該相似關係的傳遞性可描述爲：短視頻與長視頻有相似關係，長視頻與喜歡它的用戶有相似關係，最終得到短視頻與用戶有相似關係。
系統冷啓動
針對剛開發的產品，沒有多少用戶，這時每個用戶都是冷啓動用戶，怎麼讓推薦系統儘快運轉起來，是擺在推薦開發人員面前的首要問題。
這裏新系統比成熟的系統少的是海量的用戶, 無法藉助其它老用戶的行爲來爲新用戶的推薦提供指導.
但是除了這一塊外，其它策略可以採用跟用戶冷啓動一樣的策略，包括利用用戶註冊時提供的信息、基於用戶少量內容做推薦以及採用興趣遷移策略，這裏不再贅述。
新的視角看冷啓動
1. 在產品初期，個性化推薦一定是必要的嗎？
其實，我個人覺得在新產品階段，最重要的是做好用戶體驗，提供給用戶最核心的最小化可行特性，只要這些核心功能是用戶想要的，操作體驗不太差，用戶還是願意留在你的平臺上的。同時，需要做好搜索和導航，方便用戶更好的找到自己想要的內容。
前期個性化推薦沒有那麼重要, 因爲個性化推薦本來就是需要有大量用戶行爲時效果纔會更好的，但是可以做一個基於內容的標的物關聯推薦，方便用戶從內容可以關聯到相似內容。
如果推薦能力不是你的產品的核心競爭力的話，前期也沒有足夠多的人力來開發，在產品初期可以不做個性化推薦。如果你的產品以推薦爲核心競爭力(如今日頭條)，最好在一開始就構建推薦系統，讓用戶有一個很強烈的品牌感知。
2.跳出推薦的視角看用戶冷啓動
對新用戶來說，最重要的是高效方便地在你的平臺上找到自己喜歡的標的物。
用戶的需求主要有兩類，一類是明確性需求，自己知道自己要啥，我們只要方便的讓用戶找到自己想要的標的物就可以了，解決這個問題可以通過搜索或者導航來實現。
另一類是不明確的需求，在沒有用戶信息之前，我們確實不知道用戶的喜好，但是我們可以給很多差異性較大的標的物並分門別類讓用戶自己快速選擇，不行就換一批，這樣用戶就可以快速找到一個自己喜歡的標的物。
基於上述思路，我覺得我們可以給新用戶設計一個特殊的“新用戶登錄頁面”，對於老用戶進入你的APP或者網站，首頁就是原來常規的首頁，而新用戶在第一次進入時登錄的是“新用戶登錄頁面”, 當新用戶在“新用戶登錄頁面”有行爲(播放、購買、點贊等)時，再次登錄時就會進入常規首頁。
我們拿視頻APP舉例來說，我們可以設計如下的“新用戶登錄頁面”(見下面圖1)。
我們將該頁面分爲4大模塊：熱門模塊、搜索模塊、篩選模塊、主題模塊。
用戶在視頻類APP最重要的訴求是儘快找到自己喜歡的內容。對於儘快，用戶希望一進來的界面就可以找到自己想要的，儘量不要讓我“走很多路”，我們直接用一個“新用戶登錄頁面”來滿足這個訴求。
用戶對喜歡的內容的訴求的最主要四種情況是：
（1）需求很明確。比如我就是想看”狂暴巨獸”；
（2）需求很明確。想看最近正在熱播的內容；
（3）需求有一定範圍，但是不明確。比如我想找恐怖電影看；
（4）需求完全不明確，如果給我的內容我喜歡就會看。
對於上述(1)，搜索可以滿足用戶需求；對於(2)，熱播榜可以滿足用戶訴求；對於(3)，篩選可以滿足用戶需求；對於(4)，給出各種風格各異的內容，讓用戶快速選擇自己喜歡的類型。
基於以上對用戶訴求的分析，設計這個“新用戶登錄頁面”，就可以解決新用戶下面4大類需求(解決用戶找到喜歡內容的痛點)：
(1) 最近熱播的內容；
(2)用戶搜索自己想要看的內容；
(3) 用戶篩選自己喜歡的某類型的內容；
(4) 瀏覽找到最近想看的內容;
圖1：爲新用戶設計的“新用戶登錄頁面”
上面，已經比較完整地給出瞭解決各類冷啓動的技術方案。
但是，我們主要是從用戶和標的物的角度來闡述的, 而在實際業務中, 推薦系統是以各種產品形態出現的，如相似推薦、猜你喜歡、主題推薦等等。
我們下面結合冷啓動解決方案, 對各種常用推薦產品形態來簡單介紹一下，怎麼實現冷啓動。
不同推薦產品形態冷啓動的解決方案
作者在《推薦系統的工程實現》這篇文章中講到，推薦系統主要有5種範式，分別是：完全個性化範式、羣組個性化範式、非個性化範式、標的物關聯標的物範式、笛卡爾積範式。
不熟悉的讀者，可以再看一下該文第五節推薦系統範式。現在，我們分別從這5種範式來說明怎麼做冷啓動。
1.完全個性化範式
該範式可以採用基於用戶的冷啓動的所有方法來做冷啓動，這裏不再贅述。
2.羣組個性化範式
對於羣組個性化範式，用戶是分爲興趣相似的組的。
新用戶由於沒有相關行爲，可以單獨將所有新用戶放到一個新用戶組，可以採用用戶冷啓動中的“提供非個性化的推薦“的策略來做冷啓動。
3.非個性化範式
每個用戶推薦的內容都是一樣的，這種推薦本來就是各種排行榜, 採用新熱推薦的策略，所以不存在冷啓動的問題。
4.標的物關聯標的物範式
這種範式一般是相似視頻、喜歡該物品的人還喜歡等推薦形態。
可以採用標的物冷啓動中的“利用標的物的metadata信息做推薦”和用戶冷啓動中的“提供非個性化的推薦”策略。
具體來說就是對新標的物，既可以利用標的物的metadata計算與之相似的標的物，利用相似的標的物作爲關聯推薦，也可以關聯到新熱標的物或者常用標的物。
5. 笛卡爾積範式
這種推薦範式，每個用戶關聯到的每個標的物的推薦都是不一樣的(如個性化相似影片, A用戶和B用戶看到的V節目的相似影片不一樣)。
這時，可以採用關聯到新熱標的物或者常用標的物作爲冷啓動推薦。
在真實產品和業務場景中，推薦方式可以有很多變種，讀者需要結合公司業務和產品策略來靈活選擇採用的冷啓動方案, 同時在具體設計冷啓動方案時需要注意很多問題。
設計冷啓動時，需要注意的問題
上面講了很多冷啓動的實現方案, 不同的產品需要結合自身產品特徵和擁有的資源來選擇採用什麼方式做冷啓動。
在這裏我講一下冷啓動落地過程中需要注意的事情, 讓大家更好的將冷啓動應用於真實的業務場景中。
1.逐步迭代讓冷啓動效果更好
冷啓動有很多方法，我們需要通過AB測試選擇一種效果更好的方法，並不斷優化，讓冷啓動的效果達到最佳狀態。
2. 量化冷啓動用戶的比例及轉化效果
如1中所講, 需要將用戶的行爲日誌埋點, 日誌中需要包含用戶userId，採用的算法標識、用戶具體行爲(點擊、播放、購買、點贊)等，這樣就可以通過分析日誌知道：
每天的DAU中，有多少用戶採用了冷啓動策略；
各種冷啓動策略及非冷啓動策略的比例；
冷啓動策略的轉化效果，及與其他非冷啓動策略的轉化效果的對比。
只有知道了具體數據情況，才能夠知道從哪些維度去優化。
3. 採用級聯推薦策略
一般來說協同過濾的效果比基於內容推薦好，而基於內容推薦會比冷啓動推薦好，我們在給用戶做推薦時可以採用級聯策略。
比如如果協同過濾有推薦結果就採用協同過濾的結果，沒有的話(可能是新註冊不久的用戶)就採用基於內容的推薦，如果用戶沒有看任何內容這時可以採用冷啓動推薦(如熱門推薦等)。
這樣做效果肯定會更好，因爲總是優先使用最好的算法，但是實現起來可能會複雜一些，爲了給用戶提供最好的推薦體驗，這也是值得的。
在我們公司的相似視頻推薦中就是採用的這種方法，如果某個視頻有基於item2vector的算法計算出的相關視頻就採用該算法的結果，如果沒有就採用基於標籤的相似推薦，如果該視頻是新視頻，標籤不完善，就採用基於熱門的冷啓動推薦策略。
採用級聯策略的目的主要是優先利用所有已知的最好信息，儘量減少採用非個性化冷啓動推薦的比例，最大程度提升用戶的使用體驗。
4. 需要維護提供標的物的第三方利益
對於依賴第三方提供標的物的平臺，如電商、新聞、短視頻、小說閱讀等，需要維護標的物提供方生態的繁榮，怎麼保證新的標的物提供方可以掙到錢，提供優質標的物的提供方掙更多的錢，也是很重要的問題。
這就涉及到新標的物的冷啓動問題。
需要確保更好地將優質的標的物儘量推薦給更多的用戶，質地差的標的物少推薦，這就涉及到很多業務策略和評估指標了。
在最後，我基於自己的思考和經驗，講講冷啓動未來的發展趨勢。在未來，隨着技術的發展，肯定有很多新的解決冷啓動的策略和方法。
冷啓動未來發展趨勢
冷啓動與推薦系統密切相關, 隨着推薦系統在互聯網產品中的重要性日益增大，解決冷啓動問題也越來越重要和迫切。
隨着互聯網的深入發展及創業的精細化，未來爲用戶提供服務的產品會越來越多，區分度越來越模糊，這就像一個生態系統，隨着物種越來越多，就會有更多的物種的生存空間出現重疊。
所以，競爭也會越來越激烈。同時，用戶也會越來越沒有耐心(信息量太大、碎片化時間更嚴重)，你的產品稍微有點讓用戶不滿，用戶可能就會選擇其他的替代品。隨着技術的發展及新的交互模式的出現，也會出現越來越多的冷啓動的方案。
下面基於自己的理解，以及對未來發展趨勢的預測, 對冷啓動的未來發展說下自己的想法, 給大家提供一些不同角度思考問題的視角。
1.解決冷啓動越來越迫切
前面說過，創業朝精細化發展後，產品競爭激烈，功能重疊會更多，有更多的替代品，用戶的耐心會下降。
要想更好的讓新用戶留下來，需要優化推薦的冷啓動方法，讓新用戶更加滿意。
2.可以更加實時的瞭解用戶的興趣
隨着5G技術的發展，網絡速度會更快，幾秒鐘就可以下載一部高清電影，無損視頻通話變得可行。
同時隨着硬件的升級和邊緣計算的發展，在終端部署複雜的深度學習模型變得可行，我們可以直接在終端中做複雜的計算處理，快速獲取用戶的特徵。
就像凱文凱利的暢銷書《必然》中所說的，社會生活及信息獲取會更加流式化，對於獲取和提取用戶特徵也是一樣，未來會更加快速(比如你說一句話，你手機上的深度學習模型就可以馬上識別出你的年齡、性別、情緒等)，從而更好更快地解決冷啓動問題。
3.新的解決冷啓動的方案
隨着語音及圖像技術的發展、邊緣計算算力的強大、數據安全法制建設的完善，說不定未來的APP可以通過視頻或者語音來註冊了(在一定的安全隱私法規的框架之下)。
你開啓APP攝像頭就自動識別你或者你說一句話，APP馬上就可以識別出你的年齡、性別、心情、着裝、體型、精神狀態等特質。
這樣立馬就爲你構建了一套專屬的用戶畫像，基於該用戶畫像，系統馬上就可以爲你推薦跟你的畫像匹配的標的物了。
4.資源共享的協同效應
隨着雲計算和AI技術的發展, 未來的創業公司會直接採購雲端的大數據與機器學習SAAS服務，而不是直接從零開始搭建自己的數據與AI平臺。
而現在很多APP都是採用手機、微信、QQ、支付寶等賬號登陸，雲端是可以知道用戶在各個平臺上的信息的,。
未來這些信息通過加密後說不定可以共享，不具備直接競爭關係的公司更有可能達成同盟。
利用共同的用戶行爲信息來協同優化用戶體驗, 這個APP的新用戶, 可能就是另外一個APP的老用戶,可以從另外一個APP知道他的信息, 這些信息可以幫助第一個APP來更好的做冷啓動。
寫在最後
到目前爲止，所有關於冷啓動的介紹就告一段落了。
上面很多冷啓動方法作者團隊曾在自己公司的產品中實踐過，也有很多是基於作者的經驗提出來的，並未得到實踐。
由於作者一直是做視頻行業的推薦，其他行業的推薦沒有涉及到，但是我在寫冷啓動的解決方案時, 希望做到通用，試圖覆蓋所有的行業，所以不當之處在所難免，歡迎批評指正！
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作者介紹：gongyouliu，有近 10 年大數據與 ai 相關項目經驗，有 9 年推薦系統研究及實踐經驗，目前負責電視貓大數據與人工智能團隊。喜歡讀書，暴走，寫作。業餘維護“大數據與人工智能”公衆號，ID：ai-big-data，持續輸出推薦系統相關文章。個人微信：liuq4360