协同过滤算法答辩问题

协同过滤算法是一种常用的推荐算法，用于根据用户的行为和偏好，预测他们可能喜欢的其他物品或内容。以下是一些可能涉及到协同过滤算法的答辩问题：

1. 请简要介绍协同过滤算法的原理和工作流程。
2. 协同过滤算法有哪些主要的应用场景？
3. 什么是基于用户的协同过滤算法？请说明其优缺点。
4. 什么是基于物品的协同过滤算法？请说明其优缺点。
5. 请谈谈协同过滤算法中的相似度计算方法，如何衡量用户或物品之间的相似度？
6. 协同过滤算法在面对稀疏数据时常常存在问题，你认为有哪些方法可以解决这个问题？
7. 协同过滤算法中的冷启动问题指的是什么？如何应对冷启动问题？
8. 请介绍一种改进型的协同过滤算法，并说明其优势。
9. 协同过滤算法有哪些局限性和不足之处？
10. 在实际应用中，你如何评估和优化协同过滤算法的性能？

希望以上问题可以帮助你在协同过滤算法答辩中有所准备。如果你还有其他问题，可以继续提问。