推荐算法总结

    做用户商品交互特征的时候，你知道业界是怎么做的？扯了一下DIN
    模型的和目标商品的attention做法
    如何提高冷门商品的推荐效果的？
    如何增量训练, 如何在保持嵌入矩阵维度不变的情况下增量训练
    AB test的原理/AB test中你会关注哪些信息
    推导FM的时间复杂度优化公式
    skipgram和cbow的区别/skip gram和cbow的模型结构
    为什么Deep部分和wide部分要共享embedding输入，不共享有什么好处和坏处？
    为什么FM适合高维稀疏特征？
    模型如何进行在线训练，和离线训练有什么区别？
    矩阵分析里面特征值和特征向量的意义
    如果使用了下采样破坏了真实分布，如何在上线之后将预测的概率拉回真实的分布
    NN怎么达到泛化性
    新增一路召回，在排序阶段需要做什么改进
    如何把召回的信息引入到排序