推荐算法 实习面经(字节

整体面试还是不错的,但是没后续了,不知道是哪里出了问题
1. 项目拷打
2. 重点问了其中的模型优化工作,包括模型结构选择,线上指标怎么分析
3. 问了多任务模型,mmoe,ple都分别介绍下,各自做了哪些优化,有什么作用
4. 广告系统和推荐系统的异同点
5. 投放链路:召回粗排精排重排流程以及常见算法
6. 分类和回归任务的关系,可否相互转化?
7. DIN模型介绍下
8. 常见的损失函数有哪些(分类、回归、对比)
9. 简单问了auc的计算和理解
10. 手撕代码:给n对括号,输出所有排列
11. 概率论(圆上三点构成锐角三角形的概率,二项分布和泊松分布和正态分布
12. 数学题(12个球称三次找出唯一异常球
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