1. 面试官：在深度学习推荐算法中，循环神经网络(RNN)是如何应用于推荐系统的？

2. 面试官：在训练循环神经网络(RNN)模型时，如何处理梯度消失和爆炸的问题？

3. 面试官：探讨循环神经网络(RNN)与长短时记忆网络(LSTM)之间的异同点和应用场景。

4. 面试官：在序列推荐任务中，循环神经网络(RNN)与卷积神经网络(CNN)相比具有哪些优势和劣势？

5. 面试官：如何设计一种基于循环神经网络(RNN)的强化学习推荐算法，并且解决稀疏回报和探索-开发困境？

6. 面试官：探讨循环神经网络(RNN)在推荐系统中的可解释性和有效性。

7. 面试官：如何利用循环神经网络(RNN)进行序列-序列(seq2seq)推荐任务，并处理输入输出长度不一致的情况？

8. 面试官：如何使用循环神经网络(RNN)结合注意力机制设计个性化推荐系统？

9. 面试官：在时间序列数据中，如何利用循环神经网络(RNN)实现长期依赖建模和预测？

10. 面试官：探讨循环神经网络(RNN)在推荐系统中的冷启动问题和解决方法。