# 推荐系统面试系统设计框架

## 元数据

- 书名：深度学习推荐系统
- 作者：王喆
- 章节：全书综合
- 页码线索：全书
- 目标岗位：AI PM / 推荐系统产品 / 算法工程师面试
- 优先级：P0
- 标签：system-design, interview, framework

## 面试问题

如果面试问“设计一个推荐系统”，应该如何回答？

## 30 秒回答

先明确业务目标和场景，再拆用户/物品/行为数据，设计召回、排序、策略、评估和工程架构，最后讨论冷启动、实时性、探索、多目标和成本。

## 展开要点

- Step 1：业务目标和主指标/护栏指标。
- Step 2：数据来源、特征和日志闭环。
- Step 3：多路召回、精排、重排和策略层。
- Step 4：离线评估、A/B、监控和迭代。
- Step 5：冷启动、实时性、探索与利用、工程成本。

## 高频追问

- 如何设计短视频推荐？
- 如何设计电商猜你喜欢？
- 如何设计 AI 学习内容推荐？

## 项目映射

- 直接作为系统设计面试答题框架。
- 改造成 RAG/Agent 候选工具推荐系统设计。

## AI PM 迁移

AI PM 可用推荐系统框架回答个性化 AI 产品：谁、推荐什么、为什么、怎么评估、怎么避免坏结果。

## 备注

本卡为面试复习用的主题重构和答题框架，不保存原书正文。