（1）什么是推荐系统？

答：推荐系统是一种基于用户行为和偏好的计算机系统，旨在预测和推荐用户可能感兴趣的内容或产品。它通过分析用户的历史行为、购买记录、浏览记录和其他相关信息，来预测用户可能喜欢或需要的产品或内容。

（2）对于未登录的游客，怎么推送内容？

答：系统有兜底策略，按照最热、最新内容推荐。

（3）推荐系统中算法有哪些

答：推荐系统中常用的算法包括协同过滤算法、基于内容的推荐算法、混合推荐算法等。这些算法各有优缺点，需要根据具体应用场景选择合适的算法。

（4）如何优化推荐系统的？

答：优化推荐系统需要从多个方面入手，包括数据收集、特征选择、模型训练和结果展示等。可以通过改进算法、增加训练数据、调整模型参数等方式来提高推荐系统的准确性和效果。此外，还可以通过A/B测试等方式来评估不同优化策略的效果。

（5）百度推荐系统的用户行为数据结构中，行为类型：show 展现、click 点击、collect 收藏、follow 关注。能否增加点赞行为？

答：支持上传其他行为数据，可以增加其他行为。