推荐算法实习-滴滴凉经

被横向挂了，希望发出来对大家有帮助！
1.怎么理解itemCF的相似度
2.itemCF这里引入的正向和反向权重是什么意思
3.三种召回的各自的优势和区别，为什么用这三路召回
4.为什么itemCF权重是1，binetwork权重是1，word2vec权重是0.1
5.为什么word2vec的召回效果不好
6.讲一下特征工程
7.为什么选树模型，为什么选lightGBM,为什么不选深度学习模型
8.树模型和深度学习模型在模型和特征上有什么区别，他们分别适合什么情况下使用，为什么
9.多头注意力机制是什么，有什么用，为什么不同的头可以学到不同的东西
10.你还了解其他的生成式推荐的架构吗，这里为什么要选HSTU
11.为什么要用生成式推荐模型去解决这个问题
12.还了解什么深度学习模型用于推荐系统
13.这个infoNCEloss的引|入解决了什么问题
14.InfoNCEloss的温度调大调小有什么影响
15.transformer的核心思想
16.为什么要除以根号下dk
17.MMOE和PLE是为了解决什么问题以及怎么解决的