推荐算法遇到的常见八股整理：

1.AUC/F1

2.Transformer ( encoder/decoder/attention/masked 机制常见）

3.优化器

4.L1/L2正则化

5.lightgbm/xgboost等数模型（这个如果项目用到，被问到的几率非常大，一般就是讲区别和联系）

6.激活函数

7.归一化（尤其是LN和BN的区别）

8.推荐的整个流程，召回/粗排/精排典型模型

9.过拟合/欠拟合

10.dropout

11.bagging和boosting

12.bert

13.损失函数

14.准确率/召回率/精确率

15.梯度消失/梯度爆炸

16.ndcg

17.word2vec

18.LR/SVM等