推荐系统冷启动问题是怎么来的呢？它主要因为一个新开发上线的网站或者app，没有用户也没有任何的用户行为，只有一些内容或者商品的信息，那么如何利用现有的资源做推荐呢，这称之为冷启动问题，目前来说这还是产品上的一大难题。
在我看来冷启动问题主要可以分为2类：
用户冷启动用户冷启动：
问题主要是如何给新到来的用户做个性化推荐，当新用户进入网站或者app时，我们没有他的任何数据，无法根据他的历史数据对他的喜好做出判断，就无法做到精准推荐。
内容（商品）冷启动：
内容（商品）冷启动问题主要在于如何解决如何将新的内容或者商品推荐给可能对它感兴趣的用户。
下面提供几个做冷启动推荐的方法（主要针对给人做推荐）：
1.热门榜单内容：
将内容或者商品按照现有的数据进行热度排序，给进来的用户推荐热门内容，等用户数据逐渐庞大起来，再做个性化推荐。
2.利用注册信息：
根据用户注册账号时填写的性别、年龄、地址等信息，推荐相关性高的内容或者商品。大概的流推荐流程基本如下
1）获取用户的注册信息
2）根据用户的注册信息对用户分类
3）给用户推荐他所属分类中用户喜欢的物品
比如说一个人的性别是男、年龄是40岁、职业是老师，那么就会有对应“性别是男、年龄是40岁、职业是老师”的三个相关推荐列表，再根据筛选，确定最终的推荐列表。
3.授权设备信息
指的是允许app访问手机的一些信息，比如定位、安装信息、通讯录等，这样就可以推荐通讯录好友喜欢过的内容或商品，或者说你手机里安装过懂球帝，就可以给你推荐足球相关的内容，假如你安装了美丽说、蘑菇街、大姨妈等app，就可以判定你是女性了，更进一步还可以判定你是备孕还是少女。
4.首次登录选标签
要求用户进来时选择一个或者多个标签，然后收集整理用户感兴趣的范围，去推荐相关性高的内容和商品。这个应该很常见了，很多app都是这么做的，新用户进来之后需要选择自己喜欢的话题或者圈子，后面好给你推荐相关的内容，比如简书的专题就是这个道理。
5.绑定社交账号
利用用户的社交网络账号登录（需要用户授权），导入用户在社交网站上的好友信息，然后给用户推荐其好友喜欢的内容或物品。
6.内容商品分类
对于新生产的内容和商品，可以利用分类等信息，将它们推荐给喜欢过和它们同类别下的用户。这样做的缺点是个性化没有那么明显，所以在做推荐时需要注意多样性问题，尽量推荐同一个分类下具有差异化的内容或商品，然后积攒用户行为，做下一步筛选。
介绍的比较浅显，不过很实用，希望可以帮到你
