快手社招推荐主App面经 2面挂

1面视频面
1.项目
2.Lambda rank怎么优化的?
3.梯度消失、梯度爆炸
4.MAPE损失函数
5.协同过滤,userCF、itemCF
6.ALS损失函数是什么
7.编码
其他的忘记了

2面 1小时
1.项目
2.Lambda Mart怎么优化的?NDCG公式、参数怎么更新?
3.LR推导
4.推荐方法用了哪些?冷启动怎么实现
5.编码:输出无向图的二跳节点
6.编码:推荐时每6个不能出现2个以上相同TAG,代码实现

二面凉凉~~
#快手##社招##算法工程师##面经#
全部评论
哇 社招这么可怕的吗😵
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发布于 2020-01-10 19:48
连着面吗?
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发布于 2020-05-29 22:02
小红书
校招火热招聘中
官网直投
这都是啥啊!  一脸懵逼。
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发布于 2020-07-10 18:18
coding题目有点难
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发布于 2021-03-06 21:01
lamda rank 是你项目有用吗,最后一个编码像是在写打散逻辑
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发布于 2022-06-06 09:20

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