一、为什么要做内容冷启？
对于内容推荐行业来说，永远是内容为王。以我之前的某个新闻项目为例，在不同日期，相同的推荐系统DAU差异可以达到1.5倍，完全靠老天赏饭吃。但是如果我们老天赏饭的时候，拿个大一点的碗接着，那么对于业务指标的完成还是很有益处的。此外，冷启内容是整个产品内容的入口，冷启哪些内容能够完全地影响整个产品的画风。
内容冷启的核心是：更快，更多，更准。 简单来说，我们需要在更快的时间内将内容曝光到能够点击它的用户，越多越好。
二、你以为的内容冷启？
对于没有接触业务的朋友来说，如果想要了解内容冷启的话，可能会去网上找一些 内容 看看。比如
推荐系统冷启动专题
类似于这样的。上面的 内容 主要的是使用精排模型提升新内容预测的精确度。但是这样的话，意味着你需要训练一个新的精排模型，且不说这个工作量的问题。线上推理需要多花费多少时间，要是粗排就就把这些 内容 干掉了怎么办？怎么评价模型的好坏，总不能不做A/B吧。
说了这么多，我想说的是，内容冷启在推荐系统中是个系统性的问题，并不是某一个算法可以搞定的。想要做内容冷启的话，还是需要一个系统的规划。
三、内容冷启的流程
冷启的流程分为以下几步：
1：内容入库打分
一篇新的内容入库之后，使用模型对其打分，将模型打分高的 内容 给与更多的冷启量，或者是更高的优先级。
业内常见的打分模型有：
(一)：淘宝使用了wide&deep模型对 内容 是否会高爆进行预测 [1] ，
(二)：腾讯微视中加入了视频的多模态信息，并且采用了 Margin loss [2 ]
(三)：爱奇艺采用GAN对冷启 内容 进行预估[3]
小 结： 采用的方法不同，但是目的都是相同的，使用后验的数据作为label，然后使用内容的信息作为特征，对 内容 进行一个打分评级，给予 内容 评级高的 内容 更大的冷启量或者更高的优先级 (更大更快的曝光)。
那么什么模型更好呢？比起这个问题，我们应该要知道的是：怎么评价哪种方法更好！
对于打分模型评价常规的方法是做内容的A/B实验，将内容随机分为实验对照两个部分，然后查看实验打分模型和对照打分模型后续的一个表现。
2： 内容 多级冷启OR差异化保量
新 内容 入库之后，经过 内容 打分。一般有两种处理方式：
(一)： 内容 多级冷启
将所有的冷启 内容 分为不同的冷启池。比如1-3级池，每个层级 内容 需要的冷启量不同。比如一级池 内容 冷启量为10，二级池为30，三级池为50。
内容 统一进入一级池，当内容冷启曝光为10时，计算 内容 的消费深度，如果消费深度较好，则进入二级池继续给冷启量，反之则不再冷启。
(二)： 内容 差异化保量
根据打分模型的反馈结果，设定每个内容的冷启量(一般也是分为几个档)，直到 内容 冷启流量发完或者过了冷启时间。
3：推荐链路保量，强插OR提权
对于用户的每一刷而言，肯定不止有推荐冷启内容。如果将冷启内容和正常内容一起做召回粗排的话。那么到最后的排序阶段，冷启内容可能全都被干掉了。因此需要在召回侧还有粗排侧对冷启内容进行一定的保量，使得它最终可以进入排序侧。
当冷启 内容 与正常 内容 一起排序后，为了让冷启 内容 获得流量，常见的方法是在重排侧做：强插，提权。
强插指的是，将最好的一篇冷启内容强插到某个推荐位置上，提权指的是将冷启 内容 乘以一定的参数再与正常 内容 进行比较。
如果需要更好的效果的话，可能正常内容与冷启内容使用不同的 内容 分开排序会更好。
正常来说，提权应该优于强插的，但是提权需要更多的调试，需要花费很大的精力尝试。
简单来说就是：粗排保量，重排强插或者提权。因为这两个步是推荐系统中的两大漏斗。
4：冷启流量调控
经过上述的一些方法，还是会出一些问题，那就是有些 内容 一直曝光不出来怎么办？因此有些新内容即使与同样是新内容进行比较的时候，也可能比较不过，无法被精排选出来。这时候我们一般会采用一些动态调控的保量方法。以王树森[4]的视频为例，一种比较简单的保量方法是：
根据内容发布的时间以及曝光次数不同，给与不同的提权系数，以期望可以到达我们想要的曝光次数。
比较高级一点的就是[4]：通过一些参数设计一个函数，进行一个动态提权。
上面的参数还是很简单的，在实际的工业环境中，几乎没办法能够实时获得客户端的曝光次数，因此大家会采用一种在别的领域常见的控制方法： PID动态提权。
无论是什么提权方法，主要的方向是将需要冷启地内容快速的冷启完。此外，根据各种业务的不同，采用的策略也是不同的，比如新闻类场景，可能需要对某些类型的内容加速，有些也不必要加速。大家在使用的时候还是得根据自身业务场景的不同采用不同的方法。
四、内容冷启的难点
1：实验方法
与常规的的推荐流程不同，内容冷启 需要对内容和用户进行同时隔离。
对于某些大厂的某些场景而言，不仅采用的是内容维度，而是采用作者维度隔离。有些互动类比较强的场景单独地进行内容隔离，可能会出现实验击穿情况。
2：损害时长与时长收益评估
冷启保量会牺牲短期内的消费时长，但是牺牲多少，冷启能够带来多少收益不好评估。这个可能是内容冷启在某些业务不受重视的原因。此外如果采用内容和用户双重隔离实验的话，50%的内容与50%的用户+50%的内容与50%的用户<全量用户和全量内容。肯定对线上的效果影响比较大，需要根据业务情况进行权衡，或许不做用户隔离，只做内容隔离是一个方法。只做冷启加速，不关心业务指标，毕竟冷启流量相比较全部流量还是占比较少。
五、内容冷启的方向
(一)：差异化保量和多级冷启之前权衡。
(二)：使用规则或者模型控制内容的多样性，用于调整内容画风，以及长尾内容的分发。
或许打分模型+规则调整更好
(三)：打分模型的优化，使用更多的内容信息，更多维度或者更精细的预测目标(比如不止考虑文章曝光，点击，或者时长也加入目标之中)
(四)：链路的承接，冷启只是第一步，后续的一些策略需要配合。比如召回，粗排，精排样本的加速迭代。
参考文档：
[1]： 冷启动系统优化与内容潜力预估实践
[2]：
短视频潜力预测及其在微视冷启动中的应用
[3]：
左右互搏：GAN在爱奇艺短视频推荐冷启动中的实践
[4]：
物品冷启05：流量调控—B站王树森