1. 面试官：结合实际案例，详细描述用户间协同过滤算法的工作原理。

2. 面试官：探讨用户间协同过滤算法在大规模数据集上的计算复杂性和性能优化方法。

3. 面试官：分析用户间协同过滤算法与基于内容的推荐算法的优缺点，并比较它们在不同场景下的适用性。

4. 面试官：讨论用户间协同过滤算法在个性化推荐系统中的应用，并提出改进方案。

5. 面试官：探究用户间协同过滤算法在跨域推荐系统中的挑战和解决方案。

6. 面试官：分析用户间协同过滤算法在实时推荐系统中的应用，重点讨论实时性和准确性的平衡问题。

7. 面试官：设计一种能够克服用户冷启动问题的用户间协同过滤算法改进方案，并阐述其实现原理。

8. 面试官：探讨用户间协同过滤算法对隐私保护的挑战，以及现有的隐私保护技术在推荐系统中的应用。

9. 面试官：针对用户间协同过滤算法中的数据稀疏性问题，提出一种有效的数据填充方法，并解释其优势。

10. 面试官：分析用户间协同过滤算法的融合策略，包括不同相似度度量方法的组合和权衡。