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大數據中系統怎樣解決物品的冷啟動問題，相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。
新進入系統的物品，因為缺少行為數據，導致物品無法被擴散展示的問題，即物品的冷啟動問題。
我們都知道，推薦系統有兩大推薦算法，一個是基于內容的推薦，一個是基于協同過濾的推薦，而解決物品的冷啟動問題，就可以從這兩方面入手：
方法1：使用基于內容相似的方法，使用老物品帶一帶新物品
方法2：使用行為試探的方法進行，如果效果好則增加試探
介紹下網上傳說的“抖音多級流量池推薦算法”
看完上述內容，你們掌握大數據中系統怎樣解決物品的冷啟動問題的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！
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