1. 面试官：基于模型的协同过滤算法的原理是什么？

2. 面试官：请解释一下矩阵分解在基于模型的协同过滤中的作用。

3. 面试官：基于模型的协同过滤算法与基于邻域的协同过滤算法有什么区别？

4. 面试官：如何处理基于模型的协同过滤算法中的稀疏性问题？

5. 面试官：基于模型的协同过滤算法如何处理冷启动问题？

6. 面试官：在基于模型的协同过滤中，奇异值分解（SVD）是如何应用的？

7. 面试官：请解释基于概率模型的协同过滤算法中的贝叶斯个性化排名（Bayesian Personalized Ranking, BPR）的原理。

8. 面试官：在基于模型的协同过滤算法中，如何评估推荐的准确性和效果？

9. 面试官：描述一种能够改进基于模型的协同过滤算法性能的方法。

10. 面试官：基于模型的协同过滤算法在大规模数据集上的计算性能如何优化？