某电商推荐系统的 i2i 协同过滤召回已经跑了两年：物品 200 万，日活 500 万，日新增用户-物品行为 2 亿条，离线用余弦相似度按天全量重算共现矩阵。最近两个季度，头部 5% 的商品占据了约 60% 的召回曝光位，长尾和新品几乎拿不到量。你接手后，会怎么定位这到底是「相似度定义」的问题还是「链路结构」的问题，并给出你的改造方案与验证口径？

面试官在考什么

判断候选人能否把「协同过滤信号质量的偏差」和「召回链路结构导致的流量分配失衡」分开归因，并在计算成本约束下给出可验证的改造方案。

协同过滤

回答框架 · 前两步

1. 定位先行：头部挤压可能来自相似度矩阵本身的流行度偏差，也可能来自召回后的截断/配额环节。要分通道、分品类拉取召回覆盖率与相似度分布，先把两者区分开。
2. 相似度定义侧：余弦对热门物品天然有利，需要对用户活跃度做 IUF 类降权、对物品流行度做归一化（条件概率或 BM25 式加权），并引入时间衰减与序列位置权重。

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