推荐系统中的冷启动问题是指当关于用户、项目或两者的数据不足以生成有意义的推荐时出现的挑战。此问题通常发生在三个主要场景中: 当新用户加入平台时，当添加新项目时，或者当用户行为或项目可用性发生重大变化时。没有足够的数据，系统难以准确预测偏好，导致不相关或低质量的推荐。
例如，考虑刚刚启动的音乐流媒体服务。如果新用户注册，则系统几乎没有有关其音乐品味的数据点-可能只是年龄或位置等人口统计信息。因为没有来自用户的收听习惯或明确的评级，所以推荐器系统只能依赖于歌曲的总体趋势或流行度，这可能与该特定用户的偏好不一致。因此，用户可能对初始推荐不满意，这可能导致他们放弃服务。
类似地，当新电影被引入到流平台时，系统缺少与该电影的评级或用户交互。因此，它无法理解谁可能会喜欢它，或者它如何适应现有用户的偏好。如果没有足够的数据来提取，系统可能会默认建议所有用户的最新版本，可能会错过目标受众。解决冷启动问题通常需要创造性的解决方案，例如采用人口统计信息，利用基于内容的过滤或实施将协作过滤与专家策划的建议相结合的混合方法。