京东广告算法二面面经
秋招已经开始啦,在关注搜广推算法方向的校招/社招/实习同学们,需要提升项目的同学可以了解下算法项目辅导,帮助你在简历中增加一个高含金量的对口项目,助你斩获offer!!!
1. 特征工程:如何构造有效的用户行为序列特征?
2. 共线性特征处理:L1正则化和PCA哪种更适合广告场景?
3. 树模型(GBDT)和深度模型(DNN)的特征重要性差异?
4. 模型融合:GBDT叶子节点接入DNN的具体实现?
5. 线上指标:RPM和CTR同时监控的必要性
6. oCPC出价策略的数学模型?如何控制成本?
7. 广告拍卖机制:GSP和VCG的优缺点对比?
8. 冷启动广告如何分配流量?(Bandit算法实现探索)
9. 点击率预估模型如何应对刷点击作弊?(负样本降权+行为建模)
10. 多目标优化:如何平衡广告收入和用户体验?
11.Top-K频繁查询(堆+哈希表)
12. 手写双塔模型的损失函数(Batch内负采样实现)
#校招# #实习# #推荐算法#
#搜广推算法# #京东#
#面经#
1. 特征工程:如何构造有效的用户行为序列特征?
2. 共线性特征处理:L1正则化和PCA哪种更适合广告场景?
3. 树模型(GBDT)和深度模型(DNN)的特征重要性差异?
4. 模型融合:GBDT叶子节点接入DNN的具体实现?
5. 线上指标:RPM和CTR同时监控的必要性
6. oCPC出价策略的数学模型?如何控制成本?
7. 广告拍卖机制:GSP和VCG的优缺点对比?
8. 冷启动广告如何分配流量?(Bandit算法实现探索)
9. 点击率预估模型如何应对刷点击作弊?(负样本降权+行为建模)
10. 多目标优化:如何平衡广告收入和用户体验?
11.Top-K频繁查询(堆+哈希表)
12. 手写双塔模型的损失函数(Batch内负采样实现)
#校招# #实习# #推荐算法#
#搜广推算法# #京东#
#面经#
全部评论
相关推荐
11-18 18:24
北京理工大学珠海学院 嵌入式软件工程师
秋招投简历提醒助手:个人经验是,一般面二十场左右就会进入侃侃而谈阶段。我今年七月末的时候开始的第一次面试,都是很多不会,回复很慢。后面慢慢迭代,到九月中的时候基本上面啥说啥,很放松的状态 点赞 评论 收藏
分享