推荐系统的冷启动：对于任何定位的产品，都存在一定的冷启动问题，那么什么是冷启动，关于冷启动的解决方案又是什么。这些问题不管对于面试还是产品的理解都是非常重要的问题，接下来介绍冷启动的相关问题。1.  冷启动的类型：用户冷启动：一个新用户，没有任何历史行为数据，如何做推荐？物品冷启动：一个新上线的物品，没有用户对它产生过行为，怎么推荐给感兴趣的用户？系统冷启动：一个新开发的网站，没有用户数据，如何做个性化推荐？2.  冷启动解决方案：提供非个性化推荐，如热门排行等，等有了用户数据之后再推荐。利用用户注册信息，做粗粒度的个性化。利用用户的社交网络账号，导入用户的好友，推荐好友喜欢的物品。用户初次登录时，给用户主动提供一些推荐内容，观察用户的反馈，根据这些信息做个性化。对于新上线的物品，利用内容信息，推荐给喜欢类似物品的用户。系统冷启动，可以引入外部资源，如专家知识，建立起物品的相关度。3.  冷启动时，启动用户兴趣的物品需要具有以下特点：比较热门，具有实时热点特性。具有代表性和区分性。启动物品集合需要有多样性。

推荐系统关于协同过滤的匹配：用户与内容的近邻集合。它又分为基于用户、基于项目和基于模型的协同过滤。基于用户（User-based）的协同过滤推荐：如果用户A与用户B的用户画像较为相似，则使用两者的浏览记录做相互推荐。基于项目（Item-based）的协同过滤推荐： “项目”可以是信息流产品中的“内容”或者电商平台中的“商品”，其基础假设是“喜欢一个物品的用户会喜欢相似的物品”，先计算项目之间的相似性，再根据用户的历史偏好信息将类似的物品推荐给该用户。基于模型（Model-based）的协同过滤推荐：基于一定用户样本的喜好信息，训练一个推荐模型，然后根据实时的用户喜好的信息进行预测推荐。例如，基于内容+协同（相关性+点击率预估的混合），基于DNN（用户、内容向量化表示）。

推荐系统的召回策略：基于内容的匹配：基于用户感兴趣的内容A，找到和A内容相近的内容B推荐给用户，把用户画像与内容画像匹配起来，分为基于内容标签的匹配和基于知识的匹配。基于内容标签的匹配：如果某用户的用户画像中有一条标签是“赵薇的粉丝”，则当该用户看完《还珠格格1》之后可以为其推荐《情深深雨濛濛》等赵薇主演的其他电视剧。基于知识的匹配：基于知识的匹配相比于基于内容标签的匹配还需要系统储存一条额外的知识：《还珠格格2》是《还珠格格1》的续集，这样就可以为看完《还珠格格1》的用户推荐《还珠格格2》。基于内容匹配的特点：优点：简单、有效，推荐结果直观，容易理解，不需要领域知识和用户的历史数据。缺点：根据用户的喜好进行推荐，很难出现惊喜，推荐的内容基本相同，用户体验较差。

推荐系统有3个重要的模块：用户建模模块，推荐对象建模模块，推荐算法模块。通用的推荐系统模型流程如下图所示：具体过程如下：推荐系统通过分析用户行为，获取用户模型，建立用户画像，进而建立用户模型。通过分析物品（对象）的信息，建立推荐对象模型。通过用户画像匹配物品的特征信息，经过推荐算法计算筛选，预测出用户感兴趣的对象，然后推荐给用户。对于用户建模模块，着重介绍获取用户信息，建立用户模型两个部分。获取用户信息，即解决模型的输入数据，应该着重关注以下几点：用户属性：性别、年龄、城市、工作等基本信息。用户手动输入的信息：如搜索引擎中输入的关键词、反馈的评价、评分等。用户浏览行为和浏览内容：浏览次数、频率、停留时间、浏览页面时的操作（收藏、保存、复制等），可以通过服务器端的日志获得。用户模型的建模方法主要有遗传算法、基于机器学习的方法，例如TF-IDF、自动聚类。贝叶斯分类器、决策树归纳和神经网络方法等，这里不再过多赘述。对于推荐对象建模模块，应该着重考虑以下几个问题：提取推荐对象的特征是什么，提取的方法，提取的特征用于什么目的。推荐对象的特征描述和用户对象的描述之间有关联。提取到的每个推荐对象特征对推荐结果会有什么影响。推荐对象的特征描述文件能否自动更新。推荐系统中最后一个比较重要的模块是推荐算法模块，较为重要，因此在03节详细详解。

什么是推荐系统？为什么需要推荐系统？直观地从内容生产者和信息消费者两个角度来说，信息消费者在大量的信息轰炸中需要快速地找到自己感兴趣的信息，同时，内容生产者需要让自己产出的内容受到广大用户的关注，提升曝光率，实现商业目标。因此，推荐系统从中作为桥梁，联系用户和信息，一方面让有价值的信息快速触达用户，另一方面让用户摄取到自己感兴趣的信息，实现内容生产者和信息消费者的双赢。提供信息给用户的有搜索引擎和推荐系统，搜索引擎需要用户主动提供准确的关键词来获取信息，推荐系统不需要一个明确的检索词（Query）输入，通过分析用户的历史行为给用户的兴趣建模，再根据用户画像、内容画像等各种信息为用户推荐他可能感兴趣的内容，达到延长用户停留时间的作用。从用户需求的角度出发，推荐系统可以更好地发掘用户的长尾需求。推荐系统需要针对这些“长尾用户”的需求，充分研究用户的兴趣，实现个性化精准推荐。

推荐一些产品入门的书籍：课程：三节课、牛客专刊《产品求职之道》30讲等。书：《幕后产品》 、《俞军产品方法论》 、《增长黑客》、《推荐系统》等。其他：《社会心理学》、《学会提问》、《影响力》、《激荡三十年》、《乌合之众》等。

遇见面试官抛出的问题，应该如何回答从而渗透自己的竞争力与优势？（因为技术背景的同学问我的比较多，所以此处主要从具有技术背景的同学讲解一些话术问题，非技术背景的同学可以从自己独特的经历出发寻找自己的优势。）Q1：你觉得你和其他人候选人相比优势是什么？样例回答：我具有技术背景，能够更好的从本质理解产品，比如开发的时候就已经想好怎么实现（适当夸大233），不会随便提需求blabla。同时，我的逻辑能力比较强（一般技术背景的同学普遍逻辑能力比较强，这个不要不自信），然后可以举一些体现逻辑能力的事情，但是记住一定要有代表性，不要给自己挖坑。Q2：你为什么不想继续做开发，转行做产品？（这个问题是技术背景的同学都会遇到的问题，这个问题如果回答好了变相的可以为自己加分）样例回答：从自己对技术和产品的思考、工作的不同、自己的兴趣、性格、优势、对以后未来发展的愿景和目标几个方面出发。

技术岗简历如何修改成产品简历？一定要区分产品和技术两个岗位面试官分别看重的是什么？技术岗：使用什么技术、核心算法、框架、实现什么结果。产品岗：更看重需求背景、在思考上是如何发现问题并且解决问题的，提出了什么方案，解决了什么难点，处理了什么风险，上线的数据，如何复盘。所以可以从以下几个方面进行修改：根据star法则来写简历：抛开技术层面，从产品的角度出发，为什么做这个需求（可以借用当时产品和你沟通时候的理由）。简历里面每个项目或者实习数据的量化不要是编程工作的量化，比如具体写了几个代码块几个页面这种。需要找业务的数据， 突出一下这个业务是什么，最后做的怎么样，你开发的部分对这个业务有什么影响等。

实习时如何凸显自己呢？实习中一定要跟mentor多交流，表现出来你的积极性和思考能力。我之前的mentor和我说过“没有人不喜欢主动的人”。实习过程中，你完全可以和mentor多交流你的想法，这块业务的问题，你觉得现有业务的弊端以及可以完善的地方，甚至可以主动找mentor要成块的业务，实习过程中一整块的业务也有助于转正答辩的时候提高转正答辩率。这个地方一定要注意，实习过程中一定要思考，你做这块业务的背景是什么，什么情况下提出的这个业务，你为了解决某种问题做了何种处理，提了什么样的解决方案，上线之后的数据情况是什么，你针对这个数据情况是如何进行反思的，工作中发生了风险是如何应对的，这些角度也是面试官着重注意的，因为体现了你的思考能力。

可以 哪些渠道培养产品sense？1、 与周围的同学多抱团交流：产品经理不同于技术，技术同学只要自己多刷题就可以了，但是产品不是一个人的孤军奋战。产品经理需要经常体验产品、思考产品，但是自己的想法可能是狭隘的或者片面的，那这个时候如果多和周围的优秀的产品经理进行交流，一起讨论对产品的看法，这样是可以帮助自己扩大知识面的。而且，产品会有一些社群经常分享一些实习内推信息，有些jd甚至是自己组里的部门直招，直达面试官，这样的实习无异于是非常宝贵的。而且多和社群里面一些优秀的同学进行交流，以后也是自己的人脉。2、多思考：当一些产品小白开始想要投递产品时，会不清楚从哪里入手，那就可以尝试进行分析某款产品属于的赛道、相关竞品分析、受众的区别、市场份额、该产品的核心竞争力、发展瓶颈等。因为在面试的时候，面试官也会让你对某款产品以及它的竞品进行分析。如果这个时候你有所准备，回答出来的效果肯定要比临场想好很多。3、体验产品：初期可以阅读产品相关网站的文章，里面会有很多入门性质的文章，可以参考里面的产品分析报告，竞品分析报告等，按照用户体验五要素对产品进行分析，这也可以有效地帮助同学们对产品有个快速的理解。4、摄取公众号的优质内容：有一句话非常有道理“想法的下限是由知识累积决定的”，所以刚开始投递产品时，多阅读相关的文章、报告、优秀的公众号，可以帮助快速了解业务逻辑。5、牛客网面经：产品的面试题目有些基本上是相同的，所以看一些其他人的面经也会帮助自己思考一些问题。在看面经的时候要进行思考，假设自己如果被问到这个问题应该如何去回答，不懂的地方多查阅资料或者和他人交流讨论，这样的收获才是巨大的。6、阅读书籍：后面会详细推荐一些产品相关的书籍。

介绍一下产品经理面试中的小tips：很多同学喜欢在面试自我介绍时说自己具有很好的同理心，那面试官这个时候就会让你举例你具有同理心的几个方面。如果这个时候你的回答只是停留泛泛，让面试官不太满意，那这个地方反而是大打折扣的。所以你如果介绍自己具有某方面的特征，一定要提前准备好例子，而且这个例子一定要很恰当最好可以用数据说话。比如我一个学妹之前的回答是，自己参加过某公司举办的用户分析选拔，在多少人中脱颖而出，获得前几名，而且做过多少调查问卷，是如何进行分析的。这样的话就可以给面试官足够的理由相信你具有很好的同理心。

产品经理的必备技能？由于产品经理的主要工作是“分析问题，然后解决问题”，那么在这过程中，首先逻辑能力是很重要的，因为产品经理需要设计整个产品的流程，模拟用户的行为路径，如果没有很好的逻辑性的话，设计出来的产品会是很糟糕的；其次就是沟通协调能力，产品经理需要和各个方面进行对接：程序员、运营、设计等，需要解决各个方面的问题，所以沟通协调能力是非常重要的；产品经理也很需要具有同理心，把自己时刻放在用户的角度去思考问题；数据分析能力现在也是产品经理需要必备的，比如使用sql语句去处理一些数据；同时，需要基本的技术知识，比如HTML、机器学习的一些模型等，这些都是有加分项的。

产品经历的划分：产品经理可以按照工作类型区分，比如数据产品经理（如阿里的DT产品经理，这个要求的技术背景较高，而且面试之前会给候选人一本书，看完了书的内容然后进行面试）；还有商业产品经理（如字节的商产，因为每个产品的最终目标是为了商业化和盈利，所以商业化产品经理也是一个要求较高的种类，比如涉及到广告相关）；还有策略产品经理（如增长策略，推荐策略型产品经理，这个相对来说要求较为垂直，比较细分，同样含金量也较高）。还可以按照产品所属赛道进行分类，比如电商产品经理（淘宝、京东、拼多多等）；社交产品经理（微信）；教育产品经理（K12相关的，猿辅导、学而思等）；金融产品经理（和银行比较密切）等。

用户增长是在数据分析基础上，利用产品或技术手段来获取自发增长的运营手段。用户增长最经典的模式是「AARRR」转化漏斗模型，在复盘自己的项目的时候可以根据每个部分进行介绍与展开。围绕每一层漏斗环节，可以采用以下几个方式来提升下一环节的用户数量，即 Acquisition（获取用户）、Activation（激发活跃）、Retention（提高留存）、Revenue（增加收入）、Referral（传播推荐）。用户获取（Acquisition）：即如何获取第一批种子用户。对于小项目来说，如地推、校园推广、二维码扫码、人群定向拉新；对于大型项目，常见方法如应用市场，社会化分享，软文等，还有些偏运营的方式比如制造话题，营造热点，首先着重根据用户的爱好与兴趣点将其吸引，再进行下一步的延伸。在此阶段指标主要是获取到新用户的数目。用户激活（Activation）：该部分主要是将拉过来的用户真正成为你的用户。这里主要有以下几个目的：（1）让新用户快速了解产品的使用方法和价值（2）让新用户尽快地完成产品的核心行为（3）让用户逐步完成一系列的绑定行为，鼓励新用户带更多的新用户，通过有效的手段加强用户和平台的黏连。可以根据以上几部分思考将用户激活的方式。用户留存（Retention）：让用户持续使用你的应用。具体方法有：（1）多渠道触达用户（push触达，短信触达，微信公众号触达，以及更高阶的智能触达）（2）每日签到（3）活动激励（新手任务、新人福利、减免卡券等激励手段）（4）用户分层（找到有明显需求差异的用户特征，再提供与之匹配的服务，就会提升新用户使用服务的比率和使用后的满意度，如在信息流做定向投放）（5）积分体系（如淘宝的积分体系，鼓励用户在淘宝上购物，获取积分，积分可以兑换一定的奖品，这样就增强了了用户对于淘宝的黏性，用户的留存大大提高。）（6）会员体系（7）产品流程优化（8）优质的服务。用户传播（Referral）：让用户愿意替你传播你的产品，例如通过社会化分享或口碑宣传等方式。这个的经典方式是推荐奖励机制：邀请好友加入，给双方共同的奖励。收入（Revenue）：该项最终目的是留住用户并让他们付钱。可以使用一些常见的变现手段：（1）cpm广告（公众号）（2）销售佣金（淘宝联盟）（3）广告现金（直接带广告）（4）带货（卖东西，或者引流）