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在消费层，一方面，需要尽可能挖掘和完善不同载体的特征、权重。比如：对视频而言，长度信息、画面清晰度都可以成为补充的特征；对短内容而言，在冷启动阶段应尽量放大作者的权重，优先推荐给其粉丝和准粉丝群体，用以证明内容消费的价值。
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另一方面，也需要从作者层面着手，引导作者主动完善内容信息。比如，给视频增加简介和标注，尽量选择自定义封面而非视频截图等，帮助系统获得更多可供冷启动使用的信息。业界也有公司采用专门的运营标注团队，对高质量视频进行系统化的标签完善和建设工作。
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除了内容本身会影响推荐的冷启动效果之外，冷启动还客观地受到时下热点的影响。
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比如，在鹿晗、关晓彤公布恋情时期，该事件构成了内容消费的流量黑洞，吸附了大多数用户的注意力。如果在这个时间点发布内容，很有可能被抢了风头，无法获得很好的冷启动效果。又如，在“双十一”期间，全民都在“剁手买买买”，整体内容消费都处于流量低谷。在这个时间段，即使内容得到了充分的冷启动依然不会有很高的最终展示量。
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尽管系统在持续优化冷启动阶段的准确性，但该过程确实具有一定的偶然性。为了降低系统冷启动失败的概率，平台会提供如双标题、双封面这样脑洞大开的工具，帮助创作者获得更好的传播自己内容的机会。
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用户的冷启动
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在用户冷启动的场景中，推荐服务的一大目标是：用户的留存率。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，是否在有限的展示里全面探索出了用户的偏好。对于慢热型的用户，我们并不急于获悉他的方方面面，而是以留住用户为第一目的。
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以知乎为例，以问答为主场景的知乎最新上线了“想法”频道，主要展示关注对象的短内容，并会穿插一些推荐性质的短内容。尽管问答主场景和“想法”频道都融合了推荐算法，但是两个场景下的冷启动目标是不一样的。
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用户使用知乎是为了看答案，提问题，答问题。“想法”频道对用户而言是一个增值体验而非基础体验，做得不好，用户大不了不用这个子频道，但不至于从应用流失。所以，它可以更单纯地追求用户兴趣探索的效果。但对问答主场景而言，就需要平衡用户兴趣探索的效果（尽可能地探索出用户的兴趣点）和用户留存的情况（以高热内容留住用户）。
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对产品主场景而言，用户留存一定是第一目标，只有把用户留下来才有持续探索的可能性。所以，系统在新用户的冷启动推荐上也会更偏向于重大兴趣的收敛而非发散，尽可能地追求留存率的提升。
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对于冷启动的内容，我们可以基于文本分析抽离出内容的关键字、话题来建立内容画像；对于冷启动的用户，我们同样需要尽快完善信息的搜集和预处理工作，建立对用户的初步认知。对移动端产品来说，可以获取信息的途径有多种：
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在设备层上，如厂商、型号都是必备信息。对安卓设备来说，某些品牌的用户在统计学上具有一定的可区分度，如锤子手机、一加手机的用户同VIVO、OPPO手机的用户就存在一定差异。
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在权限层上，移动设备可补充信息的丰富程度远高于PC（个人电脑）端：设备标志信息可以帮助判断用户是否是卸载重装的老用户；地理位置权限能够帮助确定用户的当前位置、常住位置、行为轨迹。
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Wi–Fi信息可以同时用于确定位置信息，并进一步将处于同一Wi–Fi环境下的用户圈定出来（通常是家庭、工作关系，如果同一Wi–Fi下的用户数量不多，那么这些用户彼此间可能有更亲密的关系）。
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基于社交关系的应用还会申请读取用户的通信录信息，以此补全用户的社交关系网络，并通过用户A的手机通信录信息，反推其余手机用户的真实姓名。比如，系统已经知道了我的手机号，那么在我的朋友也上传了他们的通信录的情况下，多个朋友对我的备注信息是B，就可以大概率确认我的真实姓名是B。
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由于部分安卓手机用户的权限意识较弱，很多应用还会申请如读取目录或已经安装的软件等权限，通过文件目录反推用户已经安装的应用情况，以此来确定用户的偏好信息。比如：如果用户安装了大姨妈、蘑菇街之类的应用，则该用户极有可能是女性用户；如果用户安装了宝宝树、亲宝宝之类的应用，则有可能是有孩子的用户。
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在应用层上，结合产品设计和分发渠道特点，可以获得更丰富的信息。
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装机渠道：在安卓设备上，通过不同的市场渠道、不同的广告素材转化而来的用户具有不同的特点。比如，通过金融相关素材转化的用户，显然会对金融类内容更感兴趣。在iOS（苹果公司的移动操作系统）设备上，也能通过一些类“邀请码”的设计方式来回溯用户是通过什么渠道安装的。
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登录方式：通过第三方登录能够更快速地获取用户的基本信息。国内有微博、微信的联合登录，国外有脸谱网的联合登录。其中，脸谱网支持获取的权限信息如图5–3所示，有助于分析用户的好友信息、工作信息、教育背景等。
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图5–3 脸谱网支持获取的权限信息
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业务设计：偏社交性的应用则会引导用户上传真实头像、补充身份信息等，并结合用户提交的性别、年龄等信息，基于人群上的统计意义来推荐。偏阅读性的应用会让用户手动选择自己感兴趣的领域，或通过让用户对一些有区别的内容进行打分的方式来判断用户的喜好。
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最典型的应用就是主打用户主动订阅、新内容及时推送模式的“即刻”了。在启动之后，该应用会展示主题订阅页，引导用户订阅自己感兴趣的主题（如图5–4）。但这样的方式也存在一些问题：用户真的能够准确表达出自己的喜好吗？还是往往过高地估计和描述了自己的喜好情况（比如，我个人觉得自己是喜欢专业分析内容的，但显然高估了自己）？此外，这种在主消费场景之前增加一道门槛的方式，本身也会对小白用户造成一定的影响。
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