26哔哩哔哩校招推荐算法一面
Q1:两种建模方案:1 用一些特征建模预估一个中间目标,将该中间目标作为特征预测最终目标;2 用所有特征训练一个复杂的端到端模型直接预测最终目标,两种方案各有什么优劣?
Q2:测试集如何选择?如何判断测试集和应用场景是一致的(无偏的)?模型的离在线效果差异如何解决?
Part2 推荐问题
Q3:召回和粗排的主要作用?为什么不直接用精排?
Q4:怎么评估粗排模型的好坏?粗排怎么做冷启动?
Q5:B站首页推荐模型可能包含哪些目标作为精排融合分的项?
Part3 LeetCode
Q6:k个有序链表合并,时间复杂度
Q7:打家劫舍,状态转移方程的含义
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10-14 21:06
西北农林科技大学 数据分析师 点赞 评论 收藏
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