对于冷启动问题，一般分为三类：
- 用户冷启动： 对新用户做个性化推荐
- 物品冷启动： 把新物品推荐给用户
- 系统冷启动： 给新开发的应用设计推荐系统
通过不同的维度获取用户的基本特征，操作习惯，从而进行粗粒度的推荐。
1 注册信息
获取用户的注册国家/时区/地区/年龄/性别等
2 获取社交信息进行冷启动
尝试将注册路径改为 QQ/微信/微博/twitter等社交平台登陆，可以获取用户的关注列表，根据最近的转发/评论/点赞等获取用户的偏好，从而获得推荐系统的冷启动数据。
3 获取手机应用
读取用户安装了哪些应用。也可以获取用户每天开启应用的频率等等。
4 注册时有兴趣选项
文案引导，回答一些问题，可以知道用户的一些属性。但是用户体验相对较差。
5 以内容为基础
先随机放几个内容(热门，具有代表性/区分性/多样性)，让用户随意点击。接下来就推荐该点击内容相似和相关的内容
6 热门排行榜
新用户在冷启动阶段是更倾向于热门排行榜