第一次打开 Airbnb、没有登录，也没有搜索和预订记录，推荐系统就像刚认识你的店员：不知道该先拿什么给你看。这就是“冷启动”——系统缺少个人历史，难以判断偏好。Airbnb 工程团队提出 Proximity Features（邻近特征）：不追踪具体是谁，而是依据 Geo-IP，把地理位置相近的访客自适应聚成约千人规模的群组，再用群组活动的汇总特征辅助推荐。
这套方法的价值在于，用户只要能通过 IP 粗略定位，即使没有登录、历史记录或持久身份标识，搜索排序、目的地推荐和营销落地页也能立即获得一些位置相关线索。它同时适用于个人数据稀疏或已经过时的情况，也为隐私约束下的推荐提供了一条工程路径。需要注意的是，这是 Airbnb 工程博客介绍的方案；现有材料未披露具体效果数字，也不能据此判断它比个人历史推荐强多少。