美团推荐算法面经
1⃣️ 一面
1.实习项目
2.组内推荐的完整链路
3.召回,有哪些路?有没有做用户分层?
4.粗排:有没有做物料保量?多样性、类别不平衡怎么处理?
5.精排:用了什么模型?PPNet 的域有哪些?用什么规则来分域?
6.八股:MMoE / PPNet 建模方式、跷跷板现象怎么解决、哪些模型能解、为什么能解决;
7.ESMM 的原理、它解决了什么问题、样本选择偏差为什么会出现;ESCM2建模方式
8.DCN 以及 DCNv2 的改进点;
9.DIN 有没有实际用过。
10.手撕
2⃣️ 二面
1.实习:项目继续深挖
2.八股:LGBM 原理和调参方法、DIEN 相对 DIN 的改进、SIM 的建模方式、特征选择和特征重要度分析方法、训练时 loss 不稳定怎么处理。
3.场景:对于用户播放时长这种连续型目标,通常用什么建模方式才能做数值级别的预测?
4.手撕:LeetCode 143 重排链表。
📳对于想求职算法岗的同学,如果想参加高质量项目辅导,提升面试能力,欢迎后台联系。
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3.召回,有哪些路?有没有做用户分层?
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5.精排:用了什么模型?PPNet 的域有哪些?用什么规则来分域?
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7.ESMM 的原理、它解决了什么问题、样本选择偏差为什么会出现;ESCM2建模方式
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9.DIN 有没有实际用过。
10.手撕
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