Problema del arranque en frío

La dificultad de generar recomendaciones relevantes cuando un sistema tiene pocos o ningún dato de interacción previa del usuario. Un nuevo sitio de comercio electrónico sin historial de compras no puede confiar en el filtrado colaborativo ("las personas que compraron esto también compraron aquello") porque no hay un comportamiento colectivo que analizar. La solución es un catálogo rico con atributos de producto estructurados. El filtrado basado en atributos puede producir recomendaciones precisas desde el momento en que se lista un producto, porque empareja los artículos por sus propiedades inherentes en lugar de por patrones de comportamiento del usuario. El problema del arranque en frío afecta no solo a los nuevos negocios, sino también a los nuevos productos, las nuevas categorías y los nuevos usuarios dentro de una plataforma ya establecida.

Ejemplo: Un pequeño tostador de café que lanza su primer sitio web puede recomendar granos con perfiles de sabor similares etiquetando cada producto con origen, método de procesamiento y notas de cata.