快手推荐算法一二面汇总

一面8-19

1.自我介绍
2.问美团的实习,问我商品量级,召回中相关性分档怎么做的,会不会出现query太不规范不能match到商品,怎么解决?我们的场景是否每个query和item都能匹配到相关性分数?
3.精排模型我们用的baseline是什么,怎么用query和行为序列做的target attention,行为序列怎么截断的,最后如何用query打压搜索结果的推荐多样性?
4.有哪些序列建模的方法和模型
5.问了sim的详细原理
6.说一下gbdt的全部流程,能做分类任务吗,怎么做
7.做了一道中等难度题然后反问

问得挺开放的,有些问题答的不好,

二面8-22
1.自我介绍
2.介绍实习的召回策略
3.向量召回和策略召回的优缺点是什么,怎么解决向量召回的性能问题(不好回答)
4.向量召回怎么做可以弥补漏召回或者误召回的问题
5.DIN整体模块讲述,target attention的计算时间复杂度
6.mmoe整体模块介绍一下,还有什么进阶的模型吗?解决的问题是什么?mmoe的gate输入是什么
7.xgb和lgbm区别,怎么进行特征筛选和重要性分析
8.讲一下auc在推荐中的物理意义
9. 手写AUC(还好复习了,不然直接凉,虽然最后结果输出错了)

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全部评论
现在咋样了
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发布于 2024-08-23 23:57 黑龙江
请问楼主能说下一面的算法题是什么吗?
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发布于 2024-09-09 12:16 北京
问xgboost和gbdt是因为简历写了嘛
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发布于 2024-09-04 18:27 北京
蹲蹲三面
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发布于 2024-08-27 14:20 江苏
佬,结果怎么样了
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发布于 2024-08-23 13:20 广东

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07-07 14:00
不想多说了,什么逆天HR,还要教我礼貌😂
机械打工仔:这不纯傻卵吗,他还操心上别人老板了
投递BOSS直聘等公司7个岗位
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Lorn的意义:1.你这根本就不会写简历呀,了解太少了 2.你这些项目经历感觉真的没啥亮点啊,描述的不行,重写书写一下让人看到核心,就继续海投 注意七八月份ofer还是比较多的,越往后机会越少,抓住时机,抓紧检查疏漏,加油查看图片
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鬼迹人途:你去投一投尚游游戏,服务器一面,第一个图算法,做完了给你一个策略题,你给出方案他就提出低概率问题,答不上当场给你挂
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07-07 11:33
江南大学 Java
已经在暑假实习了 ,没有明确说有hc,纠结实习到八月份会不会有点影响秋招毕竟感觉今年好多提前批
程序员小白条:92的话准备提前批,其他没必要,没面试机会的,而且你要准备充分,尤其八股和算法题
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