コールドスタート問題

コンテンツベースフィルタリングとは、ユーザーが過去の検索や閲覧履歴に基づいて好む可能性が高いコンテンツを特定するパーソナライズされた推奨システムです。このシステムは、コンテンツの属性（キーワード、ジャンル、構造など）を分析して、各ユーザーに関連性の高いコンテンツを予測します。つまり、ユーザーごとにカスタマイズされた、関連性の高いコンテンツのリストが作成されます。

-コールドスタート問題とは- コールドスタート問題とは、機械学習アルゴリズムが、トレーニングデータの不足により、新しいタスクやドメインについて正確な予測や決定を下すことが困難になる現象を指します。新しいユーザーやアイテムなどの「冷えている」エンティティに関わる場合に発生します。この問題が発生すると、パーソナライズされたレコメンデーションの精度が低下したり、スパムフィルターが正常に機能しなくなったりする可能性があります。