1. 面试官：详细解释矩阵分解推荐算法的原理和基本思想。

2. 面试官：探讨矩阵分解推荐算法在大规模数据集上的扩展性和性能优化策略。

3. 面试官：比较不同类型矩阵分解推荐算法（如SVD、NMF、FM等）的优缺点和适用场景。

4. 面试官：设计一个高效的矩阵分解推荐算法实现，考虑数据稀疏性和推荐准确性。

5. 面试官：如何解决矩阵分解推荐算法中的冷启动问题？给出具体的解决方案并进行讨论。

6. 面试官：讨论矩阵分解推荐算法在推荐系统中的应用和局限性。

7. 面试官：探索矩阵分解推荐算法与深度学习方法的结合，如何利用深度学习优化矩阵分解算法？

8. 面试官：解释矩阵分解推荐算法中的损失函数设计原理，并设计一个新的损失函数用于优化推荐效果。

9. 面试官：分析矩阵分解推荐算法中的参数调优策略和调参方法。

10. 面试官：思考矩阵分解推荐算法在多模态数据下的应用，如何处理多模态数据的特征融合和模型训练？