冷启动指的是推荐系统在缺乏历史行为数据时，难以给出可靠推荐的一类问题。在毕业设计中，它常被简化成“新用户就推几条热门内容”，但这样会掩盖真正的难点：没有交互记录，协同过滤类方法几乎失效，评分矩阵极度稀疏，离线指标也会因为测试样本太少而失真。把冷启动当成一个独立问题提前设计，通常比系统跑通后再补救更省时间，也更容易在论文里讲清楚。
用户冷启动关注的是新用户刚注册、没有任何行为时的体验。可行的做法包括在注册或首次进入时用轻量的兴趣选择收集偏好，借助人口属性、设备与来源渠道做粗粒度分组，先用内容特征或热门榜单兜底，再根据前几次点击快速切换召回策略。核心思路是“先可用、再精准”的渐进式推荐，避免让用户面对空白页面而直接离开，同时在日志中记录每一次曝光与点击，为后续个性化积累数据。
物品冷启动与系统冷启动则需要另一套思路。新上架的物品没有任何交互，可以先用标题、分类、标签和文本描述计算内容相似度，把新物品分发给历史兴趣相近的用户，用少量曝光换取反馈。系统整体冷启动时，可以借助公开数据集、规则策略或人工精选内容撑起初始体验。需要注意的是，不要为了追求指标而引入过于复杂又无法解释的模型，毕业设计的重点是把策略讲清楚、能复现，而不是堆砌模型名称。
在实现层面，建议把不同策略抽象成可替换的召回通道，用配置开关控制启用与权重，这样对比实验会容易很多。评估时除了整体指标，还应单独观察新用户与新物品分组的表现，可以用留出法模拟“新用户”场景，或用时间切分模拟新物品上线。