1. 面试官：从用户行为数据中挖掘用户的购买意图，如何设计一个有效的商品推荐算法？

2. 面试官：如何利用用户历史购买记录和浏览行为数据进行个性化的商品推荐？

3. 面试官：在大规模用户群体中，如何应对冷启动问题，进行个性化商品推荐？

4. 面试官：基于用户社交网络信息，如何构建商品推荐算法，使推荐更具有影响力？

5. 面试官：如何结合用户的地理位置信息，设计基于位置的商品推荐算法？

6. 面试官：通过多渠道的用户行为数据（包括搜索、点击、购买、收藏等），如何进行跨渠道的商品推荐算法优化？

7. 面试官：针对快速变化的流行趋势，如何设计敏感的商品推荐算法，使推荐更符合时下潮流？

8. 面试官：在跨境电商环境中，如何应对不同地域、文化、消费习惯的差异，进行跨域商品推荐？

9. 面试官：如何通过多模态数据（图像、文本、视频等）来设计基于多模态的商品推荐算法？

10. 面试官：结合用户的心理学特征和购买心理，如何设计更具情感色彩的商品推荐算法？