vivo 推荐算法面试题

1. 什么是推荐算法？它有哪些应用场景？

2. 请简述协同过滤算法的原理，并说明其优缺点。

3. 请介绍一下基于内容过滤的推荐算法，其优缺点是什么？

4. 请介绍一下基于深度学习的推荐算法，例如深度神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN）。

5. 请简述推荐系统中的评估指标，例如准确率、召回率、F1值等。

6. 在实际的推荐系统中，如何应对数据稀疏性问题？

7. 请介绍一下推荐系统中的冷启动问题，并提出解决方案。

8. 请简述推荐系统中的在线学习问题，如何解决？

9. 请介绍一下常用的推荐算法框架，例如Spark MLlib、TensorFlow等。

10. 如何提高推荐系统的效果和精度？请列举几个方法。