1. 面试官：介绍物品间协同过滤算法的基本原理及流程。

2. 面试官：比较物品间协同过滤和用户间协同过滤算法的优缺点。

3. 面试官：探讨物品间协同过滤算法在大规模数据集上的应用挑战和解决方案。

4. 面试官：讨论物品间协同过滤算法与基于内容的推荐算法的异同及适用场景。

5. 面试官：详细解释物品间协同过滤算法中的相似度计算方法，包括优缺点和实际应用。

6. 面试官：阐述物品间协同过滤算法在稀疏数据集上的改进策略和算法优化技巧。

7. 面试官：探讨基于隐含因子模型的物品间协同过滤算法原理及其在推荐系统中的效果。

8. 面试官：分析基于物品相似度的协同过滤推荐算法中的冷启动问题及应对策略。

9. 面试官：探讨物品间协同过滤算法在动态推荐系统中的应用，以及面临的挑战和解决方法。

10. 面试官：对物品间协同过滤算法进行扩展，提出个性化推荐方案并讨论其可行性和潜在问题。