1. 面试官：协同过滤算法的原理是什么？

2. 面试官：请设计一个基于协同过滤算法的推荐系统架构。

3. 面试官：协同过滤算法中的用户相似度可以采用哪些计算方法？请比较它们的优缺点。

4. 面试官：如何处理协同过滤算法中的数据稀疏性问题？

5. 面试官：协同过滤算法与基于内容的推荐算法有何区别？

6. 面试官：协同过滤算法中的邻域方法有哪些，它们的原理和适用场景是什么？

7. 面试官：协同过滤算法在大规模数据集下的计算效率如何优化？

8. 面试官：协同过滤算法的推荐结果评估指标有哪些？请介绍它们的计算方法及意义。

9. 面试官：协同过滤算法中的隐语义模型是什么，它如何应用在推荐系统中？

10. 面试官：协同过滤算法在个性化推荐中的优缺点是什么？