冷启动主要分为三类：用户冷启动、物品冷启动、系统冷启动。
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用户冷启动：解决的是如何给新用户进行个性化推荐的问题。当一个新用户进入网站或APP时，由于系统之前没有任何关于该用户的历史行为数据，导致无法对用户进行兴趣建模，从而无法为该用户进行个性化推荐。
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物品冷启动：解决的是如何将新加入系统的物品推荐给用户。由于新物品没有任何被动行为，在系统中所占的权重几乎为0，这会导致在对商品排序或进行协同过滤推荐时该物品无法出现在推荐列表中。
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系统冷启动：解决的是在一个新系统中没有用户，也没有用户行为，只有物品信息，如何给用户进行个性化推荐的问题。
针对推荐系统的冷启动，主要有以下几种实现方法：
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基于热门数据推荐；
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利用用户注册信息；
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利用用户上下文信息；
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利用第三方数据；
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利用用户和系统之间的交互；
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利用物品内容属性；
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利用专家标注数据。下面将对如何解决推荐系统中的冷启动问题进行解答。