作为连接内容与人的推荐系统，每时每刻都在面对增量的问题：
- 增量的用户
- 增量的内容
一、内容冷启动
背景：
（1）新的内容对推荐系统而言，是没有信息量积累的，需要积累一定的曝光量和互动量（阅读、分享等）来收集足够的信息
（2）从0到1积累基础数据的过程就是冷启动
（3）因此，如何从0到1就是我们本次所要了解的问题
问了回答背景提出的问题，我们会分别从内容和用户两个维度来论述。
在内容被提交进入系统开始，因为缺乏用户的行为反馈，推荐系统更依赖于内容本身的固有属性来进行冷启动。基于内容的展示和消费，有内容展现维度和内容消费维度。
- 内容展现维度 顾名思义是展现给用户的信息，如标题、封面、发布时间等
- 内容消费维度 包括作者层和内容层
- 作者层 做着的粉丝群体更应该看到该作者的新内容，一个过往表现更好的作者可以得到更高的冷启动推荐量
- 内容层 分类信息、关键词、命中的实体和话题等，用于判断内容与用户的偏好是否匹配
二、用户的冷启动
推荐服务的目标：用户留存率。因此，只有在保证用户留存的前提下，才会考量推荐的兴趣探索效果如何。
注意：对于慢热型用户，我们并不急于熟悉他的方方面面，而是以留住用户为第一目的。
三、兴趣探索
背景
（1）用户冷启动的第一要务“留住用户”，因此，尽快发现用户的主要兴趣点
（2）当已经达到短期留住用户的目标，需要牺牲一些短期的点击率，来探索用户更广泛的兴趣，从而实现用户的长期留存
兴趣探索是推荐系统绕不开的一环，可以从内容供给和用户消费，两个角度来谈：
- 内容供给
- 用户消费
3.1 内容供给
内容推荐系统的建设上，应该致力于提升品类、品牌的覆盖度。
3.2 用户消费的角度
对用户新兴趣的探索可以理解为“以时间换效果”
3.3 自媒体与平台
3.3.1 自媒体评估
3.3.2 自媒体服务
3.3.3 自媒体引导