Как справиться с проблемой холодного старта в рекомендательных системах? Проблема холодного старта возникает, когда новая система не располагает достаточным объемом данных о пользователях или товарах. Например, мы уже умеем делать предсказания для существующих пользователей и продуктов. В этой связи возникают два ключевых вопроса: «Как рекомендовать товар, который еще никто не оценил?» и «Что предложить пользователю, у которого нет ни одной оценки?». Для решения этой задачи важно извлекать информацию из альтернативных источников. Это могут быть данные о пользователе из других платформ, анкеты при регистрации и так далее. Кроме того, существуют сценарии, в которых проблема холодного старта становится постоянной. Например, в системах рекомендаций на основе сессий необходимо быстро собрать информацию о пользователе в течение его пребывания на сайте. В системах новостных рекомендаций также постоянно появляются новые материалы, в то время как старые быстро теряют актуальность.