腾讯实习微信推荐算法一面

1.介绍多路召回每一路 每一路为什么要用 这里讨论了很长时间 itemcf怎么优化的 具体是怎么计算的?这样优化了以后和没用提升了多少?word2vec训练集它只用到了itemid进行训练吗 如果是这样还是会倾向于热门召回吧?
2.为什么要用这个评估指标 推荐其他评估指标计算方式
3.多样性和覆盖率怎么定义 我说分路重合率被质疑多样仍旧不能体现内容多样只是文章itemid不一样 覆盖率怎么计算的
4.除了i2i其他的embedding召回方法 比如u2i的 想不起来 u2i的我说了多模态内容召回和 YouTubednn
5.加权融合怎么加权
6.lora怎么微调 原理 怎么理解低秩矩阵
7.最近看的推荐方向的文章 让我讲了一下YouTubednn的原理 优缺点 只说了两个优点缺点没太记忆过