淘天推荐算法暑期实习一面面经

【一面】1. word2vec的原理，skip-gram训练的具体流程，使用的损失函数，是怎么选择正负样本的，选择样本上有哪些优化算法，负采样的原理，还有哪些优化方法2. 贝叶斯调优，机器学习中有哪些优化参数的方法，为什么交叉熵会作为softmax结果的损失函数？梯度下降为什么有效，关于损失求一阶导数为什么有效？刚你提到了泰勒一阶展开，泰勒二阶展开有哪些相关的优化方法呢？3. SGD的原理，计算公式是什么，4. 在图的那个项目中担任了什么角色，做出了哪些贡献5. 介绍一下LSTM，seq2seq和transformer，介绍一下attention的原理6. Linux，bash这些有用过吗7. auc的计算方式（使用(FPR,TPR)算，排序公式去算），为什么这两种都可以计算出auc呢？它们之间有什么联系？然后就是使用sql写出auc的计算公式8. 有1000部电影，想要给人推荐，你有什么思路9. 手撕：接雨水，使用sql写auc【二面】1. cnn做bn的方式，rnn是怎么做的，bn的好处2. gpt和transformer的区别3. 机器学习中方差和偏差的理解4. bagging和boosting的区别5. 位置编码的理解，attention的理解6. transformer和rnn的区别7. lstm为什么可以缓解梯度消失8. 异构图，GCN，word2vec，fasttext，9. SGD和adam的区别，在DNN中分别适用于什么样的情形10. 用过哪些DNN模型，11. 贝叶斯在推荐中的应用12. bagging和boosting的方法有哪些13. 手撕：三数之和，柱状图中的最大矩形面积【三面】1. 会C和C++吗2. 数据结构的掌握程度3. 平常使用的技术栈有哪些4. 对推荐的了解5. 有哪些召回算法6. 对于推荐中排序的理解7. 排序算法，稳定性和时间复杂度8. 互联网每天都有很多用户搜索数据，在一天的日志中找到搜索频次最高的10个query，怎么实现（topk问题，使用堆）9. 堆排序稳定吗，时间复杂度（刚才在回答排序算法的时候，没有说到堆排序）10. 搜索的词条补全 是根据什么数据结构实现11. 现有的春招推进情况12. base地点倾向许愿许愿！！！

个人背景可以看之前写的腾讯LLM面经一面 2024/3/15 晚上15:00-16:00先自我介绍，大概1分钟论文，介绍大致创新点，和之前的研究有什么区别论文中用了什么数据集？如何对模型进行评估？数据集是自己处理的还是什么深挖快手推荐算法实习主要负责人什么业务，以及推荐链路中的什么阶段思路是mentor提供的还是自己想的，有和其他人进行对接吗？xgboost是如何进行操作的？具体原理？图存储Hive之类的问题，最终上线以及取得的效果如何？问了一些Transformer的问题：手写自注意力，手写多头注意力，除以根号下dk的作用Transformer的encoder，从输入到输出的具体过程多头注意...

#拼多多##推荐算法面经##暑期实习#### 一面 - 时间：2024-04-01 总计30分钟- 自我介绍- 本科推荐系统项目（项目细节问的比较多，基于项目展开考察八股，细节可以参考我的美团一面和快手一面面经，内容差不多）- 介绍pointwise-loss、pairwise-loss、listwise-loss- BPR损失- 特征重要性评估方法  - 排列重要性：随机打乱某一维特征的取值，测试模型性能下降。原理可以理解为使用随机，将该特征变为噪声。若打乱后模型性能下降较大，说明比较重要。  - 内置特征重要性：有些模型本身可以输出特征重要性分数，如LR和树模型  - Leave-one-out：直接迭代的删除某一维特征，测试模型性能  - 相关性分析：分析特征与目标之间的相关性。同理，若特征随机化，则其与目标没什么关系。  - 递归特征消除：不断减小特征集，每次删除会导致更大下降的特征  - XGBoost特征重要性：某特征在不同划分中得到的增益均值/使用次数  - 主成分分析PCA- 论文- 手撕：lc55 跳跃游戏。给定一个非负整数*数组* nums ,你最初位于数组的 第一个下标 。 数组中的每个元素代表你在该位置可以*跳跃*的最大长度。 判断你是否能够到达最后一个下标。- 反问环节  - 项目规模  - 落地业务  - 我对该岗位来说，还有哪些需要提升和学习的？套评价，分析面试官反馈：项目实践比较丰富。后面可以多学习一些偏业界实际在用的方向，召回、精排、重排等文献、以及序列建模这一块，组里面也再做这一块。感觉面得还行，手撕两分钟写完，希望不是kpi，许愿二面。=====2024.4.3更新======约二面了，04-11 16:00 周四

🎊喜大普奔！期待已久的！笔面经活动第二期开始啦！一、活动时间2024/4/23——2024/5/24 24:00二、活动对象所有参加2024春招或实习的软件开发的同学三、活动内容要求活动期间，带话题#软件开发2024笔面经#发布与岗位相关，正文字数需>=100字的内容；内容主题（只要是自己真实的笔面试经历即可）：可以分享专业笔面试问题；可以分享笔面试后的感受或评价；也可以分享笔面试后的经验或复盘；所有和笔面试相关的内容，都可以分享出来~发布内容中注明面试岗位和公司，更利于大家的参考哦；需要是最新笔面试经验哦，过往笔面试经验暂不在本次活动征集范围；禁止抄袭，内容必须为自己原创，一旦发现抄...