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冷启动问题简介
冷启动问题分三类
用户冷启动：如何给新用户做个性化推荐的问题
物品冷启动：如何将新的物品推荐给可能对他感兴趣的用户
系统冷启动：如何在一个新开发的网站上设计个性化推荐服务
提供非个性化的推荐
利用用户注册提供的年龄性别
利用用户注册时提供的年龄，性别等个性化数据
要求用户在登录时对一些物品进行反馈
对于新加入的物品，利用内容信息，将他们推荐给喜欢过和他们相似的物品的用户
在系统冷启动时，通过一定的搞笑 方式迅速建立起物品的相关度表
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利用用户注册信息
在网站中，新用户注册时，我们不知道他喜欢什么物品，只能给他推荐热门商品
人口统计学信息
用户兴趣的描述
从其他网站导入的用户站外行为数据
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利用物品的内容信息
如何将新加入的物品推荐给对他感兴趣的用户，在时效性很强的网站中非常重要
LDA生成模型，文档，话题和词语。随机赋予话题，记录被赋予的次数，将词语合成不同话题，用话题分布计算物品的相似度
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专家系统
半人工，半自动，让专家对目标进行标记，再结合机器学习的方法解决冷启动问题
