刚上线的搜索功能，没人用过，数据也少得可怜。这时候，用户搜个关键词，系统压根不知道该推什么结果，排在前面的可能全是瞎猜的。这种情况，就是典型的搜索算法冷启动问题。
冷启动到底难在哪？
想象你开了家新书店，货架摆得整整齐齐，可没人来买过书。你想推荐“适合夏天读的小说”，但根本没有销售记录、评分或浏览行为。你只能靠书名、作者这些基本信息硬推，效果自然差强人意。
搜索引擎也一样。成熟的平台靠点击率、停留时间、转化数据优化排序，但新系统或者新内容上线时，这些数据都是空的。算法像刚进店的顾客，两眼一抹黑，只能按默认规则走，比如字面匹配度、发布时间、基础权重等。
常见的应对策略
解决冷启动，不能干等用户积累行为数据。得主动“喂”一些先验信息，让系统有点方向。比如给新内容打标签，利用内容本身的特征做初步排序。
<script>
function getInitialScore(doc) {
let score = 0;
if (doc.tags.includes('热门')) score += 0.3;
if (doc.publishTime > Date.now() - 86400000) score += 0.2; // 24小时内
score += doc.titleMatchWeight || 0;
return score;
}
</script>上面这段逻辑就是一种冷启动打分方式。通过标签、时效性、标题相关性这些可计算的维度，给新内容一个初始排名。虽然不如真实行为数据准，但比随机强。
用已有系统“借力”
如果公司有其他成熟产品，可以借用它们的数据。比如一个新文档搜索功能，可以参考用户在主站上的文件下载频率、分享次数，把这些当作隐式反馈导入新系统。
另一种办法是引入外部知识库。比如搜索技术术语时，优先展示维基百科或权威技术网站的内容，相当于“抄作业”，先保证基本质量。
小步快跑，边用边学
冷启动不是一次性解决的问题。系统一旦上线，就得尽快收集真实交互数据。哪怕初期只有少量用户，也要把他们的点击、跳过、二次搜索记录下来。
可以用 A/B 测试对比不同排序策略。比如一半流量走规则排序，另一半试机器学习模型。只要数据量慢慢上来，模型就能快速迭代，脱离“冷”的状态。
关键是别指望一开始就很智能。先把架子搭起来，让用户能搜到东西，再一步步优化体验。就像新店刚开始靠熟人捧场，慢慢口碑起来了，自然就不愁没人。