快看漫画APP在2019年的核心业务之一就是在平台做个性化内容分发，以漫画内容及用户社区内容融合为主做个性化内容推荐，将产品平台化往社区化转向。
为辅助个性化算法帮助用户更好的选择喜欢的内容，在个性化推荐项目的同时做了用户冷启动项目。
推荐系统基于用户大量的历史行为做出事物呈现，因此用户的历史行为数据是构建一个优质推荐系统的先决条件，但在实际场景中并非所有的用户都拥有丰富的历史数据，如首次进入平台的用户。
用户冷启动的方法大致可分为这四类，每一类的每一个细节都可获取用户的某一项使用习惯。优秀的算法可以找到甚至培养用户的潜意识习惯。但对于新用户使用新产品该如何快速准确的获取用户喜好呢？用户的主动标签选择和意见收集可快速设置用户初步的使用偏好。
如何在没有丰富历史数据的情况下为用户推荐个性化的内容？这就是冷启动问题。对于设计侧，我们应该怎么做？
在设计前期需要理清我们在如何做推荐，其他部门同学在如何围绕着该需求做工作。和其他同学不同的是，作为设计师我们还需要了解产品目标，从用户的角度考虑使用体验以及我们的设计方向。
用户流程
输出标注
设计方案在开发的过程中遇到一些实现问题，在和开发深度沟通后，协助开发优化实现方案和标签定位规则。
