冷启动问题简介
解决办法
利用用户注册信息
将用户所属类别的各张表查询出来的结果按照一定权重相加，得出用户的最终推荐列表。
规范表述如下：
利用用户注册信息
解决用户冷启动问题的另一个方法是在新用户第一次访问推荐系统时，不立即给用户展示推荐结果，而是给用户提供一些物品，让用户反馈他们对这些物品的兴趣，然后根据用户反馈给提供个性化推荐。
对于这些通过让用户对物品进行评分来收集用户兴趣，从而对用户进行冷启动的系统，它们需要解决的首要问题就是如何选择物品让用户进行反馈。
一般来说，能够用来启动用户兴趣的物品需要具有以下特点。
利用物品的内容信息
发挥专家的作用
很多推荐系统在建立时，既没有用户的行为数据，也没有充足的物品内容信息来计算准确的物品相似度。那么，为了在推荐系统建立时就让用户得到比较好的体验，很多系统都利用专家进行标注。
