美团推荐算法实习生面经
一面，牛客网视频面试，（60min+15分钟部门介绍）
1.自我介绍。
2.讲项目，三个项目都讲了一遍。
3.问了对推荐方面的了解。 答：没做过相关项目，但是有一些简单的了解，比如，LR, FM, DeepFM, 协同过滤，矩阵分解。
4.问RNN有什么问题。 答：扯了长期依赖问题，attention的解决也不够理想。目前基本朝着CNN+attention、transformer这个方向前进。
5.追问那为什么transformer这种更好。 答：因为并行，可以更好的attention。
6.RNN为什么梯度消失。 答：tanh激活函数 以及序列过长会导致梯度消失。
然后面试官和我解释了一下其实还有个原因是因为RNN是每一步都共享权重的。（确实忘了）
7.算法题接雨水。 说了下思路，写完之后面试官觉得有问题，现场跑了几组样例。都过了。
8.你有什么问题+部门介绍。
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