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如何解决冷启动问题？
在缺乏有价值数据的时候，如何有效地满足业务需求的问题，就是“冷启动问题” 。为了沟通方便，下面统一从推荐系统的角度来讲“冷启动问题”，其他业务场景同理。
冷启动问题是机器学习系统中十分常见、无法回避的问题，因为任何机器学习系统都要经历从无到有的过程。试想，你作为一个新用户，在没有用户数据的情况下，淘宝如何给你个性化推荐商品，抖音如何给你个性化推荐视频呢？
具体地讲，根据数据匮乏情况的不同，冷启动问题主要分为 3 类：
说“解决”可能是过于绝对和自信了，但面对没有数据的情况，我们并不是完全没有办法。
在讲具体的解决方法之前，我还是希望站在更高维度，帮助大家构建一个数据分析师/算法工程师该有的思维模型——可以从哪些角度来解构数据/算法相关的问题，那么以后无论遇到什么问题，都可以做到考虑全面。抓到要害。
冷启动问题是因为数据缺乏导致的，与工程实现无关。根据上面的思维导图，我们来从数据、算法和产品三个角度来思考。
首先思考数据，能够帮助我们了解现状，知道手上有哪些底牌。数据一般包括用户数据和物品数据。
按数据来源的不同，考虑： 内部数据 、 外部数据 。
内部数据包括： 本产品线的数据 、 其他产品线的数据 。
注意，在冷启动问题中，对于数据是“缺乏”而非“没有”。这意味着我们手上可能还是有一些数据的。
另外，如果公司还有其他业务线，那么其他业务线的数据也可以拿过来使用。例如用户在美团已经积累了外卖数据，可以根据消费金额、家庭地址等分析得出用户的消费水平，那么在用户第一次使用美团的酒店服务时，也可以推荐出符合消费习惯的酒店。
常见获取数据的手段包括： 爬虫 、 平台对接 。
那 DMP 的数据是哪里来的呢？数据交换。通过合作的方式，企业给 DMP 提供用户的一些基本数据，DMP 对数据进行分析、挖掘，给企业提供更加全方位的用户信息。这样一来，企业就能获取到本来完全得不到的用户兴趣、收入水平、广告倾向等一系列高阶特征。
在梳理完数据现状之后，接下来考虑算法的问题。
推荐系统的目标就是推荐给用户正确的商品，评价方式可以是点击率、在线观看时长等。在解决冷启动问题的过程中，无论用什么算法，算法的优化目标都要与总体目标一致。
算法可以从实现方式的不同，分为 3 类： 基于规则 、 基于ML/DL 、 探索与利用 。
基于规则的算法，一般给出的都是榜单类型的推荐结果。
在用户冷启动场景下，可以使用“热门排行榜”、“最新流行趋势榜”、“最高评分榜”等作为默认的推荐列表，实现 非个性化推荐 。在章节 2.1.1、内部数据 里也提到过，可以根据专家意见建立一些针对于不同年龄段、不同性别的用户的个性化榜单，然后在用户完成注册后，根据注册时填写的信息进行 粗粒度的个性化推荐 。另外，在 LBS（Location Based Services，基于位置的服务）场景下，可以根据用户在注册时填写的地址信息、GPS 信息，按一定规则推荐周围的店家/商品。
在物品冷启动场景下，章节 2.1.1、内部数据 里也提到过，可以按一定规则寻找相似商品进行绑定，完成推荐。
需要注意的是，基于规则的算法更多依赖的是专家对业务的洞察。因此在制定规则时，需要充分了解业务，充分利用已有数据，才能让冷启动规则合理且高效。
基于 ML/DL 的算法要解决的是用户冷启动或物品冷启动问题，而非系统冷启动问题。因此前提是，系统已经上线，同时也已经有了一定的数据积累。
机器学习（ML）的思路是，将基于规则的算法改造为机器学习模型，按学习方式的不同，又可以分为有监督学习和无监督学习（当然还有半监督学习，此处不展开）。
需要注意的是，由于数据的缺乏，不能选用复杂的机器学习模型，否则容易造成过拟合问题。
而对于新用户，由于其特征非常的稀疏，使用基于深度学习（DL）的推荐系统效果会比较差，那有什么方法呢？可以考虑迁移学习和强化学习。
运筹优化在推荐系统中的应用场景是多样的，而在冷启动问题里，主要是用于解决物品冷启动问题。当然，同样也可以用来解决系统冷启动的问题。
具体而言，就是是在“探索新数据”和“利用旧数据”之间进行平衡，使系统既能够利用旧数据进行推荐，达到推荐系统的商业目标，又能高效地探索冷启动的物品是否是“优质物品”，使冷启动物品获得曝光的倾向，快速收集冷启动数据。我们又称这个过程为“ 探索与利用 ”。
显然，这是一个多目标优化问题。
一个经典的解决办法是 UCB（Upper Confidence Bound，置信区间上界）。公式如下。其中 为观测到的第 个物品的平均回报（这里的平均回报可以是点击率、转化率等）， 是目前为止向该用户曝光第 个物品的次数， 是到目前为止曝光所有物品的次数之和。
在新物品刚上架的时候， 比较低，但是因为曝光次数 也比较小，所以 会比较大，最后 值会比较大，新物品的曝光机会较大。随着曝光次数的增加， 在公式中的相对值逐渐减小，最后 就主要取决于 了。也就是说，使用 UCB 方法进行推荐，推荐系统会倾向于推荐“效果好”或“冷启动”的物品。随着冷启动物品被有倾向性的推荐，能够快速收集反馈数据，最后快速通过冷启动阶段。
最后讨论一下从产品的角度，要怎么帮助解决冷启动问题。
冷启动问题之所以出现，就是因为缺乏有价值的数据，那么在产品功能方面，就要尽量帮助收集数据。
读完王喆的《深度学习推荐系统》，有感而发。良心推荐~
解决汽车发动机冷启动方法有哪些？
首先需要在发动机的进气口加装预热进气装置。然后需要安装加热油箱。也可以用热水冲洗发动机。注意车辆的蓄电池是否能够正常使用。导致车辆在冬季启动困难原因有很多，具体要根据不同的情况来解决。
柴油车冬季冷启动困难可以在启动车辆的时候先预热，让车辆的发动机可以有一个热量进入，这样可以很好的解决不好启动的问题。可以去把车辆的油路中的空气都排泄掉，可以旋转高压油泵上面的放气螺丝，然后把里面的空气都排出，最后再把放气螺丝安装好，这样也可以去解决冷启动困难
如何解决汽车冷启动困难冷启动怠速抖动冬天bai天气转冷，许多汽车出现了冷启动困难、冷启动后怠速抖动、冷启动后加速不良等各种启动困难的故障现象，但是汽车运行一段时间后一切都正常了，上面的故障现象又全部消失不见了，这是到底什么原因呢？其实答案很简单，问题就是汽车发动机内部的积炭太多造成的。发动机产生积碳的原因燃油的品质和城市拥堵的路况是造成积炭容易形成的主要原因。发动机长期短时运行（每天运行30公里以下）汽油含有大量的水分汽油中含有大量胶质发动机进气门油封不良积炭过多的不良影响冷启动怠速抖动发动机内部的积炭过多时，冷启动喷油头喷出的汽油会被积炭大量吸收，导致冷启动的混合气过稀，使得启动困难，直到积炭吸收的汽油饱和，才容易着车，着车后吸附在积炭上的汽油又会被发动机的真空吸力吸入汽缸内燃烧，又使混合气变浓，发动机的可燃混合气时稀时浓，造成冷启动后怠速抖动。冷启动困难气温越低，冷启动所需要的油量越大，积炭的存在就越会影响冷启动的顺利与否。在发动机内部的每一处，积炭都会对发动机的正常工作带来不好的影响。例如，燃烧室内的积炭过多时，会使发动机的压缩比增加形成许多炽热面，引起早燃和爆燃，缩短发动机的使用寿命；气门及其座圈工作面上有积炭，会引起气门关闭不严而漏气，出现发动机难启动、工作无力以及气门易烧蚀等不良现象。综合故障气门导管和气门杆部积炭结胶，将加速气门杆与气门导管的磨损，甚至会引起气门杆在气门导管内运动发涩而卡死，产生粘气门的故障；活塞环槽内积炭，会使活塞环边隙、背隙变小，甚至无间隙，造成活塞环失去弹性而拉缸；喷油嘴的积炭，会造成各缸喷油嘴喷油量的不同，造成发动机抖动；火花塞积炭过多时，造成火花塞漏电不能工作，发动机抖动；节气门处的积炭过多时也会造成启动困难及怠速抖动的故障。说到这里大家应该都知道了解决汽车冷启动困难冷启动怠速抖动的故障方法
------清理积炭。这里提醒一下车主，特别是一些老车主，定期清洗发动机各处的积炭，有助于汽车在冬天更好的启动，免除冷启动烦恼。
运营第二篇：App冷启动中的常见五大问题
这个问题比较常见，原因分以下两点：
1.内部因素：很多时候冷启动的时候是没有想清楚具体方案的，有的是方向，比如做社交App，做工具App，做娱乐App，做社区类App，方向是可行的，但是具体的方案尚未明确。很多时候只爆发了一个点子，具体的方案没有，这个时候就容易出现产品没有核心亮点，产品定位不清晰的问题。
2.外部因素:有时候一款产品能不能上线还取决于外部因素，这个因素是很值得重视的，比如市场禁止的、临时喊停的，这些是很有风险的，花了很多人力物力在上面，最后确无法上线，是最尴尬的。
内部因素和外部因素没有有效结合的情况下常常会出现的现象是一款产品上线了，但是在市场上收到的反馈很差，这个在数据上来看核心的维度就是看App的DAU以及新用户的留存率，后期会涉及到付费率。在遇到这种情况的时候，目前我所经历的大体分以下两个方向：
1.谨慎改动产品，大胆假设，小心求证
项目初期需要持续了解市场的竞品，同时结合自己的用户诉求，不断去尝试夯实自己的产品功能，稳扎稳打的方式，根据数据来评估各个产品模块的效果，快速试错。在产品初期功能不求多但求精，新用户本身对产品不是很了解，突然涉及到多个功能本身也会陷入迷茫。换个角度，同时打造出多个功能亮点不是很容易的事情，前期把一个亮点打造出来，并且得到用户的认可其实是运营的重中之重。
2.大幅改动，更改整体方向
进行产品脑爆的时候，每个人各抒己见后，然后负责人立即拍板改版，出现的情况是改的越快，死的越快。产品没有形成闭环逻辑，活下来难，死却很容易。
通过两个策略的对比来看，第一个效果是稍微好一些些的，但是最好的效果其实是不出现这个问题。但是在节奏如此快的时代，也很少有人能做到步步皆赢。只有顺应市场，遇到问题解决问题。这应该也是创业者的乐趣，每时每刻都有新的挑战。重点在应对。
员工是一个给老板创造价值的地方，之前我跟一个久经沙场的老板讨论的时候，他说过他招人最重要的是要融入团队，自身的专业技能可以弱一点，因为那个是可以通过后天学习提升上来，后来我慢慢体会了这个观点。融入团队就是价值观的体现。只有融入团队，他才会有意愿为这份工作负责。
马云说创业要找最合适的人,不一定要找最成功的人。在我看来大牛不重要，重要的是大家要明白团队的目标，认可团队，并且愿意严格要求自己。企业文化的目的就是让员工团结一致共同为公司目标而努力，如何营造这样的工作氛围，我觉得它不仅仅是员工单项的问题，也是每个管理者需要思考的问题。
针对一个新的项目来说，没有接触过的多少都会有一些生疏，因为产品定位不同，用户画像不同，很多东西需要去快速摸索、尝试、创新，我觉得这些都是值得去付出的。在这里我想强调的是运营套路，这个是需要每一个运营人去总结的，运营套路是一个运营逻辑支撑的体系，什么是逻辑？逻辑其实是可以倒着推的一个东西，而体系是可以复用的。不仅仅是运营，技术、产品也是如此，都需要体系去支撑。之前我常常好奇为什么一个人从A行业可以跨行去做B行业，但是我越来越明白了其中的原理。有勇气跨行业发展是因为这个人有一套自己的工作体系，它不仅适用于互联网行业，也适用于实体行业。其实经营一家实体店又何尝不是在运营呢。我之前听一个项目经理说自己做项目久了，就连日常的生活都会当成项目来做，后来我越来越能体会他的这个观点了，做运营久了，也能慢慢感受运营是无时无刻不在我们身边，举个例子，一次面试，见一个客户，参加一次活动，制定一个计划，这些都是可以通过提前设计一套运营方案出来的。
不同产品的运营套路是不同的，但是要有意识的去形成套路，如果没有这个意识，即使做5年、10年，同样还是在一个基础的岗位，做着打杂的工作，拿着基础的薪资。
1.自身资金够用
2.有一个金主爸爸
3.有天使轮投资资金
4.2和3两者皆具备
如果项目做到一半突然没有了经费，是很为难的一件事情，可能会前功尽弃。关于资金这个问题，我在跟一些老板沟通的时候有了解，一个新App项目一年基础的花销大概在2000万~3000万，其中一千万的投入是人力成本，App推广的成本在500万~2000万不等。起初我还比较惊讶，后来想想确实是这样，这也是很多项目要去找天使轮的原因，因为这个成本并不低，尤其是新项目，在还没有盈利的前提下，是笔不小的开销。
有次我跟一个Coo谈的时候，我问了下公司的财务情况，她说他们的金主爸爸在美国，我寻思有金主是好的，但是金主爸爸也不会一直投在一个长久失败的项目上。
计划是很关键的因素，有个管理学的人讲述过计划这块，大概的意思是计划仅仅是计划，在具体开展工作中事实的发展跟计划会有偏差，计划制定了，还有去应对。如果没有应对措施，节奏就会错乱。尤其是在遇到很多棘手的问题的时候，也会走很多弯路，跟下棋有一些相似的地方~
如何解决汽车冷启动困难冷启动怠速抖动
冬季天气转凉，很多车都存在冷启动困难、冷启动后怠速抖动、冷启动后加速不畅等各种故障现象。然而，汽车运行一段时间后，一切正常，上述所有故障现象再次消失。原因是什么？其实答案很简单。问题是汽车发动机积碳太多。发动机积碳的原因燃料的质量和城市拥堵的路况是积碳形成的主要原因。同时，发动机的长期和短期运行(每天运行不到30公里)、汽油含有大量的水或胶质、发动机进气门油封不良等因素都可能导致发动机积碳。过度积碳的不利影响发动机积碳会导致冷启动抖动和冷启动困难。当发动机积碳过多时，冷起动时喷油头喷出的汽油会被积碳吸收，导致冷起动时混合气过稀，起动困难。而随着积碳吸附的汽油达到饱和，会被发动机的真空吸力吸入发动机燃烧室，使混合气变浓，导致冷启动后怠速抖动。另外，积碳还可能对发动机的正常运行产生不良影响，如引起过早燃烧和爆燃，磨损气门导管和气门杆等部件，降低发动机使用寿命。综合故障气门导管和气门杆上的积碳和胶质会加速气门导管和气门导管的磨损，甚至导致气门杆在气门导管内移动而卡住，造成气门卡死；活塞环槽积碳会使活塞环失去弹性，拉缸；喷嘴积碳会造成各缸喷嘴喷油量不一样，导致发动机抖动；火花塞积碳过多时会因漏气而不起作用，导致发动机抖动，节气门积碳过多也会造成启动困难和怠速抖动的麻烦。解决方法要解决汽车冷启动、冷启动、怠速抖动的问题，需要定期清理发动机周围的积碳，以帮助汽车在冬季更好的启动，避免冷启动的麻烦。
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