1. 面试官：请阐述基于余弦相似度的相似度计算方法。

2. 面试官：探讨基于皮尔逊相关系数的相似度计算方法及其在协同过滤算法中的应用。

3. 面试官：如何利用Jaccard相似性系数进行相似度计算？给出一个具体的案例说明。

4. 面试官：解释基于曼哈顿距离的相似度计算方法，并说明其在协同过滤算法中的优缺点。

5. 面试官：分析基于欧式距离的相似度计算方法，讨论其在推荐系统中的适用性。

6. 面试官：介绍基于汉明距离的相似度计算方法，并讨论在推荐算法中的局限性。

7. 面试官：阐述基于修正余弦相似度的相似度计算方法，以及其在协同过滤算法中的优势。

8. 面试官：讨论基于惩罚余弦相似度的相似度计算方法，说明在推荐系统中的应用场景。

9. 面试官：探究基于同现相似度计算的特点和局限性，着重分析其在协同过滤算法中的作用。

10. 面试官：如何使用皮尔逊-巴森相似度进行相似度计算？给出一个实际案例，说明其在个性化推荐中的价值。