1. 面试官：请解释什么是协同过滤算法，并举例说明其在推荐系统中的应用。

2. 面试官：简要说明协同过滤算法的优缺点及解决方法。

3. 面试官：你认为协同过滤算法在推荐系统中的哪些方面具有挑战性？为什么？

4. 面试官：如何处理协同过滤算法中的冷启动问题？举例说明。

5. 面试官：协同过滤算法中的稀疏性问题是什么？如何处理？

6. 面试官：在协同过滤算法中，相似度度量有哪些常用的方法？请进行比较。

7. 面试官：你认为基于用户的协同过滤算法更适合于哪些场景？为什么？

8. 面试官：在协同过滤算法中，如何处理用户偏好的漂移问题？

9. 面试官：协同过滤算法中的基于邻域方法有哪些优化策略？

10. 面试官：请谈谈对协同过滤算法未来发展的期许和展望。