8.5　不同推荐产品形态解决冷启动的方案

第2章讲到，推荐系统主要有5种范式，分别是：完全个性化范式、群组个性化范式、完全非个性化范式、标的物关联标的物范式、笛卡儿积范式。下面分别按照这5种范式来说明怎么解决冷启动问题。

1.完全个性化范式

该范式可以采用基于用户的冷启动的所有方法来做冷启动，这里不再赘述。

2.群组个性化范式

对于群组个性化范式，用户是分为兴趣相似的组的。新用户由于没有相关行为，可以单独将他们放到一个新用户组，采用8.4.1节用户冷启动中的“提供完全非个性化的推荐”的策略来做冷启动。

3.完全非个性化范式

每个用户推荐的内容都是一样的，这种推荐本来就是类似各种排行榜，采用新热推荐的策略（或其他策略），所以不存在冷启动的问题。

4.标的物关联标的物范式

这种范式一般是采用相似视频、喜欢该物品的人还喜欢等推荐形态。可以采用8.4.2节标的物冷启动中的“利用标的物的metadata信息做推荐”和用户冷启动中的“提供完全非个性化的推荐”策略。具体来说就是对于新标的物，既可以利用标的物的metadata计算与之相似的标的物，利用相似的标的物作为关联推荐，也可以关联到新热标的物或者常用标的物。

5.笛卡儿积范式

基于这种推荐范式，每个用户关联到的每个标的物的推荐都是不一样的（如个性化相似影片，A用户和B用户看到的V节目的相似影片不一样）。这时可以采用关联到新热标的物或者常用标的物作为冷启动推荐。

在真实产品和业务场景中，推荐方式可以有很多变种，读者需要结合公司业务和产品策略来灵活选择冷启动方案，同时在具体设计冷启动方案时需要注意很多问题。