你家刚办了新的视频会员，爸妈打开APP，首页推的全是陌生剧集和小孩动画。点了几下“不感兴趣”，结果还是乱七八糟。这种情况，其实不是系统傻，而是碰上了“推荐算法冷启动问题”。
啥是冷启动？
简单说，就是系统刚认识你，还不了解你的口味。就像新邻居第一次来串门，啥都不熟，只能拿最普通的零食招待。推荐系统也一样，新用户没看过几部电影，没点过几次赞，它就只能靠猜。
这时候推的内容，往往是热门榜单、大众爆款，或者干脆随机抓取。所以你爸想看抗战老片，系统却推网红短剧，一点不奇怪。
设备越多，问题越明显
现在一家好几口人，共用一个账号很常见。爷爷用完奶奶用，孩子接着刷。系统更懵了：这个人前脚看完《亮剑》，后脚就追《小猪佩奇》，到底该信谁？行为数据混乱，冷启动期就被拉得更长。
有些平台开始搞“用户画像分身”，比如 Netflix 的多个子账号。每个人有自己的主页和推荐流，系统学得快，推得准。家里要是经常抢设备，建议早点分账号，别图省事挤一个。
冷启动怎么破？
系统也在想办法。有的APP一打开就让你选兴趣标签：喜欢综艺？爱看电影？常看萌宠？这叫“注册阶段引导”，相当于主动告诉系统“我大概是什么人”。虽然麻烦一步，但能少看几天广告式推荐。
还有些平台用“社交冷启动”，比如允许用微信关系链找相似用户。你好友都在追某部剧，系统就推测你可能也感兴趣。不过这种方式对隐私敏感的家庭不太友好，用不用得自己权衡。
代码咋处理冷启动？（技术一角）
开发者常用混合策略过渡。比如在算法里加个默认权重，新用户优先展示高热度内容：
if user.is_new():
recommended_list = combine(
hot_items_weight=0.7,
similar_users_weight=0.3
)
else:
recommended_list = personalized_model(user.history)等用户行为积累够了，再慢慢把个性化模型权重提上去。这个过程，就像从“大众菜单”切换到“定制套餐”。
说到底，冷启动是个必经阶段。与其等着系统变聪明，不如主动点点“喜欢”，筛掉不喜欢的。家里老人用不惯，咱们帮他们点几下，半个月下来，首页就能变得顺眼多了。