Вопросы на собеседовании: RecSys

Объясните, что такое коллаборативная фильтрация и как она работает.

Что такое матричная факторизация и для чего она используется в рекомендательных системах?

Сравните явную и неявную обратную связь в контексте рекомендательных систем.

Объясните, как работает ALS (alternating least squares) в матричной факторизации.

Когда и почему следует использовать гибридные подходы в рекомендательных системах?

Что такое GRU4Rec и как он применяется в сессионных рекомендациях?

Объясните, как работает LightFM и какие у него преимущества.

Почему важны метрики, такие как NDCG и MAP, при оценке рекомендаций?

Каковы основные различия между подходами к выбору кандидатов и ранжированию в рекомендательных системах?

Объясните, как работают методы, такие как epsilon-greedy и Thompson sampling, в контексте исследования и эксплуатации.

Когда стоит использовать метод факторизации матрицы, такой как SVD, по сравнению с ALS?

Каковы основные метрики для оценки качества рекомендательной системы и как их следует интерпретировать?

Объясните принцип работы моделей двухступенчатого ранжирования в рекомендательных системах.

Как работает алгоритм Thompson Sampling и когда его следует применять?

Объясните, как GRU4Rec подходит для сессионных рекомендаций.

Сравните и проанализируйте методы приближенного поиска ближайших соседей, такие как FAISS и Annoy.

Каковы основные причины смещения популярности в рекомендательных системах и как это может повлиять на результаты?

Почему важно проводить A/B тестирование в рекомендательных системах?

Объясните разницу между явной и неявной обратной связью в системах рекомендаций.

Что такое метрика NDCG и для чего она используется?