本发明提供了一种电视小程序的冷启动推荐方法和系统，包括：步骤1：在电视端通过数据打点的方式收集用户使用影视点播的行为数据和使用电视小程序的行为数据；步骤2：将收集的行为数据进行预处理；步骤3：使用因子分解机FM算法进行机器学习训练，得到用户数据，并根据距离判断用户的相似度；步骤4：使用K均值聚类算法对用户数据进行聚类；步骤5：若在一个用户的User Embedding距离最近的N个用户中存在该用户最喜欢的小程序，则推荐给该用户；否则，计算出该用户所在簇内的热门小程序并进行推荐，以此完成用户的电视小程序冷启动。本发明解决了电视小程序现阶段用户数据量小，难以做推荐的问题。