冷启动是什么意思?冷启动策略的分类 、思路及步骤

一、冷启动是动什动策什么意思
冷启动(英文 :Cold Start)最开始是指电脑切断电源 ,重新启动的意思方式 ,后来延伸到在产品内,分类是思路指新的产品用户从无到有 、与用户建立有效关系并持续产生内容及互动前,及步产品所处的冷启冷启略状态 。产品冷启动就是动什动策从0用户开始积累用户的过程 。
冷启动策略一般适用于使用mvp(Minimum Viable Product)理念研发出的意思C端产品或B端平台型产品 ,不适用于定制开发型(需求已知、分类用户已知 、思路场景已知)的及步B端产品 。
二 、冷启冷启略冷启动的动什动策分类
1 、用户冷启动 :新用户注册后,意思没有历史行为数据时的个性化推荐。
2 、物品冷启动:系统加入新物品后(新的影片 、新的商品等) ,在该商品还没有交互记录时,如何将该物品推荐给用户。
3、系统冷启动 :在推荐系统运行之初,缺乏所有相关历史数据时的推荐。
针对不同应用场景,解决冷启动问题需要比较专业的洞察,根据领域专家意见制定合理的冷启动策略。总体上讲,可以把主流的冷启动策略归为以下三类 :
(1) 基于规则的冷启动过程 。
(2) 丰富冷启动过程中可获得的用户和物品特征。
(3) 利用主动学习 、迁移学习和"探索与利用"机制 。
三、用户冷启动思路
用户冷启动,最常见的场景就是新用户冷启动。一个新用户转化为老用户的路径是:新用户兴趣获取(构建冷启动用户初始画像)->内容消费和兴趣收敛->沉淀兴趣成为老用户。概括地说 ,第一步就是"千方百计"获取用户画像或让用户主动产生画像,有几种方法可以考虑 。
利用用户的社会属性,如性别 、年龄 、地区等。在用户第一次打开APP的时候,很多APP会提示或留有入口供用户填写相关信息。即使用户不主动输入,也可以尝试从外部渠道(渠道画像、矩阵画像 、applist等)引入画像信息(但需要注意用户重合度和相关度) 。有了这些信息,就可以基于社会属性进行粗颗粒度的个性化推荐 。
利用用户的关系链,可以借助运营活动收集(如支付宝活动收集好友关系、亲子关系)或从外部引入(第三方登录或开放API) ,基于"人以群分"的道理给用户推荐好友喜欢的内容。
利用热门内容,对用户"一无所知"的情况下,基于从众心理和二八定律,可尝试给用户推荐热门内容,这种方式主要注意热门的范围和算法,效果会比随机推荐好。利用高质量内容同理。
用户冷启动的指标可以关注新用户的画像指标(人均兴趣数 、画像覆盖率、画像准确率等)及新用户活跃表现(点击率、留存等)。
假设一款国际APP ,基于国籍和性别就能在一开始有一个比较好的推荐效果,它有什么办法获得这些信息?
1 、显性方式:如前文所说,让用户填写、引导或激励的方式都可以。
2 、隐性方式 :用一些性别/国籍点击差异特别大的内容来猜用户性别 、国籍,再开始有偏向的个性化推荐。
这类隐性探索,选取物品需要有技巧:
1、热门 :有一定的认知度 ,物品过于生僻 ,得到的结果大部分必定是"跳过" 。
2 、代表性和区分性:物品与物品之间要有区分度 ,能表征用户的不同兴趣。
3 、多样性 :由于人的兴趣多种多样,要注意尽可能覆盖,避免"无可选"的尴尬。
四 、物品冷启动思路
利用物品内容推荐 :
1、物品相似推荐 :找到和新物品属于同一类的内容 ,新物品搭上"顺风车",进行相似推荐。
2 、物品相关推荐:基于专家的知识来建立起物品的信息知识库,建立物品之间的相关度 。如知识图谱,通过一个已知节点和关系找到另一个节点,进行拓展推荐。
3 、例如某用户喜欢"周冬雨"(节点),周冬雨是电影《少年的你》的主演,通过这层关系关联到节点"少年的你"
