1. 面试官：如何在实时推荐系统中处理新用户的冷启动问题？

2. 面试官：在基于用户行为的推荐算法中，如何解决数据稀疏性和长尾问题？

3. 面试官：请设计一个基于用户行为的推荐算法，用于推荐社交媒体平台上的内容。

4. 面试官：如何使用协同过滤算法解决用户冷启动和数据稀疏性问题？

5. 面试官：介绍一种能够实时更新用户兴趣模型的推荐算法。

6. 面试官：在实时推荐系统中，如何处理用户的即时反馈，以优化推荐准确性？

7. 面试官：请描述一种基于行为序列模式挖掘的推荐算法，用于客户端应用程序。

8. 面试官：设计一个能够处理多模态数据（文本、图像、视频）的基于用户行为的推荐算法。

9. 面试官：如何结合基于内容过滤和协同过滤的方法，解决实时推荐系统中的冷启动和精度问题？

10. 面试官：在基于用户行为的推荐算法中，如何克服用户兴趣漂移的挑战？