ReActor模型主要通過以下幾種方法來克服數據稀疏性和冷啟動問題：
矩陣分解：利用矩陣分解技術，將用戶-項目交互信息表示成一個低維的矩陣，從而能夠更好地捕捉用戶和項目的隱含特征，緩解數據稀疏性問題。
冷啟動策略：對于新用戶和新項目，ReActor模型可以利用用戶和項目的特征信息來進行推薦，例如用戶的個人信息、歷史行為等，從而能夠在沒有交互信息的情況下進行推薦。
遷移學習：通過遷移學習的方法，將已有用戶和項目的知識遷移到新用戶和項目上，從而能夠更好地解決冷啟動問題。
多模態信息融合：在ReActor模型中，可以將不同類型的信息進行融合，如文本信息、圖像信息等，從而能夠更準確地捕捉用戶和項目的特征，提高推薦的準確性。
總的來說，ReActor模型通過結合不同的技術手段，能夠有效地克服數據稀疏性和冷啟動問題，提高推薦系統的性能和體驗。
