1. 面试官：在基于矩阵分解的推荐算法中，如何解决稀疏性和冷启动问题？

2. 面试官：解释矩阵分解推荐算法中的奇异值分解（SVD）原理及其作用。

3. 面试官：讨论基于矩阵分解的推荐算法与内容推荐算法的优劣势。

4. 面试官：描述协同过滤和基于矩阵分解的推荐算法之间的差异和联系。

5. 面试官：如何选择合适的矩阵分解模型和评估指标来进行推荐算法的性能评估？

6. 面试官：解释矩阵分解推荐算法中的梯度下降算法，并讨论其在模型优化中的作用。

7. 面试官：讨论基于矩阵分解的推荐算法在实际应用中的局限性和挑战。

8. 面试官：描述基于矩阵分解的推荐算法在大规模数据集下的计算和存储优化策略。

9. 面试官：基于矩阵分解的推荐算法如何处理用户偏好发现和推荐结果解释的问题？

10. 面试官：探讨矩阵分解推荐算法中的特征工程和模型调优方法。