智能推荐系统：深度学习推荐模型_（12）.推荐系统中的冷启动问题.docx

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推荐系统中的冷启动问题

推荐系统在实际应用中面临的一个重要挑战是冷启动问题（ColdStartProblem）。冷启动问题主要分为两类：用户冷启动和物品冷启动。用户冷启动是指当新用户加入系统时，系统缺乏该用户的历史行为数据，无法对其进行有效推荐。物品冷启动则是在新物品加入系统时，系统缺乏该物品的历史用户反馈，同样无法对其进行有效推荐。这两种情况都会严重影响推荐系统的性能和用户体验。

用户冷启动问题

问题描述

新用户加入推荐系统时，系统没有该用户的历史行为数据，因此无法准确地预测其偏好。这导致推荐系统无法为新用户提供个性化推荐，从而影响用户体验和用户留