Cold Start란, 추천 시스템이 유저들이 새롭게 유입되거나 그 외의 여러 이유로 유저들에 대한 충분한 정보가 수집되지 못한 상태가 아니라서

새로운 또는 어떤 유저들에 대한 충분한 정보가 수집된 상태가 아니라서 해당 유저들에게 적절한 제품을 추천해주지 못하는 문제를 말한다.

추천 시스템은 보통 서비스에 가입된 유저의 프로필을 몇 가지의 래퍼런스 특성들과 비교한다. 여기서 레퍼런스 특성들이라고 한다면 아이템의 특성과 사용자의 특성으로 나눌 수 있다. 먼저 아이템의 특성인 경우, Contents-based filtering(컨텐츠 기반 필터링) 이며 사용자의 특성(사회적 환경이나 유저의 과거 행동)인 경우에는 Collaborative-based filtering(협업 기반 필터링)이라고 할 수 있다.

물론 각 기업마다 적용하고 있는 추천 시스템에 따라 다르겠지만 사용자들의 주로 제품들에 대한 평점, 북마크, 구입 이력, 좋아요 이력, 특정 사이트 방문 횟수 등과 같은 일종의 인터렉션 정보들을 이용한다.