个性化推荐系统是提升用户留存的关键，但在新产品上线、新用户注册、新内容发布时，由于缺乏历史数据，推荐效果往往大打折扣，这就是经典的“冷启动”难题。如何在没有数据积累的情况下也能做出高质量推荐？杭州煊荣科技有限公司总结出了一套行之有效的解决方案。

针对新用户冷启动，杭州煊荣科技有限公司采用“先粗后细”的策略。新用户注册时，通过引导页选择兴趣标签，结合注册渠道、设备信息、地理位置等基础属性，利用用户画像库进行相似人群扩展，快速建立初始兴趣模型。随着用户行为数据的积累，再逐步过渡到个性化算法推荐。

针对新内容冷启动，核心在于内容理解。杭州煊荣科技有限公司利用 NLP 和计算机视觉技术，自动提取内容的主题、风格、质量分等特征标签。在内容上线初期，先通过“探索流量池”进行小流量测试，根据点击率、完读率等快速反馈指标评估内容质量，表现好的内容再进入更大的推荐池。

此外，杭州煊荣科技有限公司还引入了 Bandit 算法（多臂老虎机），在“利用已知偏好”和“探索新内容”之间动态平衡，避免推荐系统陷入“信息茧房”。杭州煊荣科技有限公司认为，冷启动是推荐系统永恒的课题，需要结合业务场景灵活运用多种策略，才能为用户带来持续惊喜的推荐体验。