1. 面试官：协同过滤算法的原理和实现思路是什么？

2. 面试官：在协同过滤算法中，相似度计算有哪些常用的方法？

3. 面试官：在协同过滤算法中，如何处理用户冷启动问题？

4. 面试官：协同过滤算法中的基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤有何区别？

5. 面试官：如何解决协同过滤算法中的稀疏性和数据稀疏性问题？

6. 面试官：协同过滤算法在推荐系统中的应用场景有哪些？

7. 面试官：协同过滤算法中的隐式反馈和显式反馈有何区别？

8. 面试官：如何评价协同过滤算法的推荐性能？

9. 面试官：协同过滤算法中的矩阵分解是如何应用的？

10. 面试官：协同过滤算法和内容推荐算法的优缺点比较有哪些？