一切看命？
看命的冷启动
如前所述，一篇内容在推荐初期的冷启动阶段，更多的是基于Item-Based的特征探索。
如果内容本身的特征不足，就极容易造成冷启动的偏差，影响后续的推荐效果：
- 文章由于有更丰富的文本资源，通常冷启动的准确性会好很多。
- 对于视频 和 短内容来说，由于文本信息过短，则往往容易出坑。
先来看几个例子：
- 视频标题：普京曾经实习的单位，最牛逼的国家狗仔队是如何工作的。
- 短内容：感恩一起战斗的日子，感谢我的战友
- 视频标题：堪比电影中出现的场景：死神来了！
第一个标题，拆分开有三部分【普京】、【单位、实习、工作】、【狗仔队】
第二个短内容，从文本特征上来看，基本上命中【战斗、战友】
第三个标题，只从标题上来看基本上命中电影【死神来了】
但事实上，第二个短内容的场景是，某个艺人在戏剧杀青后的感言。
第三个视频的内容描述的是一场车祸，内容如下：
堪比电影中出现的场景：死神来了！
上述三个内容，除了第一个内容命中了“普京”，使得其冷启动不至于太偏之外，其余的两篇内容基本上死在了冷启动阶段。
先天不足病，后天不足命。
除了特征缺失导致的推荐问题外，还存在一类生不逢时的问题。如在王宝强事件时，基本上所有的娱乐新闻都被这个热点事件盖掉了。如果有新媒体创作的朋友们，应该都对避热点、蹭热点深有同感。
更微观的粒度上，在一次刷新当中，露出位置、上下文关系等都会对文章的冷启动推荐构成影响。
冷启动的改命？
从推荐系统全局来看，冷启动作为一种探索行为，客观上对于系统而言是有损的。优化冷启动，不仅是改进单篇内容推荐效果的诉求，同时也是优化整体系统的诉求。
五行缺水的人，起名或许会包含“淼”，以弥补“命格的不全”。对于内容推荐来说亦如是，缺什么、补什么。
- Item信息层面的补充：
- 从展示样式来说：在“多图+标题”的展示样式下，一篇文章如果没有足够的封图会影响其冷启动点击率，故从引导作者创作的角度来看，应当建议其做更好的传播性的设置。
- 从文本信息量来说：对于视频，应当引导作者补充摘要信息、标签信息，让内容更好的被机器理解。(有些公司是通过组织人工打标签、评级、纳入结构化信息来解决这一问题的)
- User反馈层面的补充：
- 更好的理解不同内容的消费特点，对于不同的载体给出略有差异性的产品设计。进一步，对用户不同行为给出不同的主观价值评估建议，从而提升冷启动的点击价值。
