京东26校招广告算法二面
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)
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)
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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)
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