1、保持推荐的多样性和聚焦性平衡。
2、推荐系统的未来方向：共享经济，共享单车的投放地点时间推荐。新零售：超市里每人都有自己的行走路线，都能看到自己个性化的广告。矿产勘探领域内，有运用推荐系统，可以写第一个工作经验。
3、Hive和Hbase的区别：Hive和Hbase是两种基于Hadoop的不同技术–Hive是一种类SQL的引擎，并且运行MapReduce任务，他批量处理任务，有延时性，多用于离线数据处理，运行不需要开启Zookeeper。Hbase是一种在Hadoop之上的NoSQL 的Key/vale数据库，数据其实是存放在HDFS中的，适用于实时数据处理，其运行必须要开启Zookeeper，非MapReduce任务。当然，这两种工具是可以同时使用的。就像用Google来搜索，用FaceBook进行社交一样，Hive可以用来进行统计查询，HBase可以用来进行实时查询，数据也可以从Hive写到Hbase，设置再从Hbase写回Hive。
4、为什么离线推荐趋向于用spark来代替mapreduce？
spark基于内存，mapreduce基于磁盘，速度不同
5、HDFS中数据不可变，只能追加，不能修改。Hbase表面上可以修改
6、R=召回率=查全率= 真正例/（真正例+假反例）
P=精度=真正例/（真正例+假正例）
准确率=（真正例+真反例）/所有样本
7、奥卡姆剃刀原理：尽量选择简单的模型开始尝试，简单的不行再用复杂的
8、集成方法：训练多个分类器、综合多个分类器的结果，作出预测
9、0.5<AUC<1,越大越好，说明预测越准确。详见5.06。
10、新用户冷启动问题：基于流行度推荐、人口统计学数据推荐、注册时让用户选择感兴趣标签。
11、物品冷启动：打标签
12、系统冷启动：a微信用qq的数据，b手机型号数据的采集，c向友商购买用户数据。
13、损失函数（Loss Function ）是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。
代价函数（Cost Function ）是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。
目标函数（Object Function）定义为：最终需要优化的函数。等于经验风险+结构风险（也就是Cost Function + 正则化项）。
14、解决过拟合问题：
1）减少变量的个数：舍弃一些变量，保留更为重要的变量。但是，如果每个特征变量都对预测产生影响。当舍弃一部分变量时，也就舍弃了一些信息。所以，希望保留所有的变量。
2）正则化：保留所有的变量，将一些不重要的特征的权值置为0或权值变小使得特征的参数矩阵变得稀疏，使每一个变量都对预测产生一点影响。[外链图片转存失败(img-qDbYMUSt-1563454181031)(/Volumes/茅草屋/网络下载的编程资料/屏幕快照 2019-05-05 下午1.04.36.png)]
[外链图片转存失败(img-1tGxX8eM-1563454181032)(/Volumes/茅草屋/网络下载的编程资料/屏幕快照 2019-05-05 下午1.05.19.png)]
15、偏差、方差、误差、噪声
偏差：预测值和真实值之间差距的值大小。
方差：预测值与真实值之间差距的波动程度。方差度量了同样大小训练集变动导致的性能变化。
噪声：无法通过算法解决的误差，数据本身的问题。噪声涉及问题本身的难度。
误差：口语中代表偏差和方差之和。
16、如何评价模型？
欠拟合：对训练集：偏差较大
对交叉验证集：偏差较大
过拟合：对训练集：偏差很小
对交叉验证集：偏差较大、方差较大
训练集和验证集误差相近：欠拟合，偏差问题。
验证集误差远大于训练集：过拟合，方差问题。
17、如何调优模型：
高方差问题：获得更多的训练集、减少特征的数量、增加正则化程度
高偏差问题：增加特征数量、增加多项式特征、减小正则化程度
18、算法与这些一样重要：数据的获取、误差分析、如何设定特征变量等。
19、如何理解随机森林里的随机：
a、数据随机。如果数据够大，可以直接把数据切分成n份，来随机训练模型。如果数据量不支持，可以采用BootStrap采样（重采样）方式随机数据：1、k折交叉验证。2、随机拿一个样本，然后放回，再随机拿，一共随机拿m个，这m个里可能重复，因为有放回。
b、决策树随机。如果每个样本的特征维度为M，随机地从M个特征中选取m（经验：logM=m）个特征子集，每次树分裂时，从这m个特征中选择最优的。
20、随机森林绝大部分是决策树组成的，也可由SVM、逻辑回归等组成，而决策树绝大部分都是由CART算法的。
