推荐算法面经

  1. 自我介绍
  2. 简单介绍一下这个推荐项目
  3. 用户数据量和内容数据量，总共有多少特征，具体是大概有哪些特征，用户行为序列用到了吗？
  4. 一个特征有多个值的情况是怎么处理的？
  5. 有做特征选择吗？训练数据量多大？多路召回怎么做的？多路召回有几路？多路召回是怎么融合的？
  6. 有做粗排吗？
  7. 召回的离线指标和线上指标大概是什么情况？
  8. 用户的冷启动是怎么做的？
  9. 介绍一下 GrapSAGE，word2vec, deepwalk, node2vec
  10. 介绍一下 transformer， 多头注意力，encoder， decoder， LayerNorm
  11. DeepFM
  12. FM 的二阶交叉的权重是什么？FM的计算复杂度？
  13. leetcode：快排
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发布于 2024-06-19 22:36 浙江
同学 pdd主站推荐算法考虑下吗
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发布于 2024-08-09 12:58 上海
请问是哪里的面试呀，实习还是春招呢？
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发布于 2024-03-07 20:40 广东

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