大数据中系统怎样解决物品的冷启动问题，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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新进入系统的物品，因为缺少行为数据，导致物品无法被扩散展示的问题，即物品的冷启动问题。

我们都知道，推荐系统有两大推荐算法，一个是基于内容的推荐，一个是基于协同过滤的推荐，而解决物品的冷启动问题，就可以从这两方面入手：

方法1：使用基于内容相似的方法，使用老物品带一带新物品

方法2：使用行为试探的方法进行，如果效果好则增加试探

介绍下网上传说的“抖音多级流量池推荐算法”

看完上述内容，你们掌握大数据中系统怎样解决物品的冷启动问题的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

当前标题：大数据中系统怎样解决物品的冷启动问题
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