高德地图 算法工程师（NLP/搜推广）一面面经
笔试：9.18（1.51/2）一面：9.25
业务：高德垂搜，针对用户在高德APP中搜索附近酒店或饭店等场景，提供个性化的点位推荐，最终在地图上呈现用户可能感兴趣的POI点位
base：北京
问题相关：
- 介绍实习经历，项目背景是什么，解决什么问题，算法是否是新增的，自己的工作体现在哪里。算法具体约束，具体策略是怎样
- 介绍项目：天池新闻推荐
- 什么是itemcf，具体的物品相似度是怎样计算，构建的user到item的矩阵，user具体有多少个。itemcf构建的kv表里k和v分别是什么，怎样根据kv表计算出来item之间的相似性
- 文章的相似性矩阵怎么构建的，构建相似性矩阵时如何从索引到值的关系进行处理，物品点击时间列表是否锚定在某个用户上，构建物品相似性计算时如何处理用户ID和物品的关系，如何统计物品的点击次数并进行后续处理
- 如何从原始数据中进行采样和预处理
- word2vec在召回中的作用是什么，word是指什么，如何构建word2vec里的句子，如何评估word2vec的相似性
- DIN的主要思想，在项目中具体应用，DIN如何计算用户搜索历史中item的权重
- LightGBM在推荐系统中的作用是什么
- Transformer在推荐系统中的应用是什么
- 多路召回对于特征和后续指标提升是否有帮助
- 编程：手撕自己项目中的DIN
查看14道真题和解析