冷启动

两类冷启动

冷启动有两个方向：

新用户怎么做

新用户没有行为历史，基础策略可以用粗粒度的上下文：

• 地域、语言：优先推荐本地 / 母语内容。
• 热门与编辑精选：保证内容质量底线。
• 注册来源：从哪个渠道来，可能有偏好（如「摄影社区引流」）。
• 初始选择标签：注册时让用户选感兴趣的类目。

新用户前几十条推荐会决定是否留下。 所以冷启动期内要：

• 热门为主，保证「至少不难看」。
• 少量探索，试探兴趣。
• 快速利用反馈：用户点赞 / 跳过的行为，尽早进入下一次推荐。

新视频怎么做

新视频没有互动数据，但可以有内容特征：

• 标签、分类、作者。
• 内容 embedding（图像、音频、文本）。
• 作者历史表现（优质作者的新视频可给初始权重）。

关键设计是探索流量池：

• 新视频进入小流量探索池，先给一小部分用户看。
• 反馈好 → 逐渐放大曝光。
• 反馈差 → 停止推荐。

探索与利用

冷启动的本质是探索与利用的平衡：

• 利用：推荐确定受欢迎的内容（安全但容易固化）。
• 探索：推荐不确定但可能有惊喜的内容（风险但必要）。

如果没有探索流量，系统会永远只推历史热门，新作者和新视频没有机会——内容生态会逐渐僵化。

冷启动的监控

冷启动策略要专门监控：

• 新用户 7 日留存。
• 新视频 24 小时内的有效曝光与互动。
• 冷启动内容的「转正率」（从探索池进入常规推荐的占比）。

一句话

冷启动不是「等数据够了再推荐」，而是用上下文 + 内容特征 + 探索流量主动破冰，并在反馈到达后快速迭代。

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