字节搜推算法实习二面 压力好大

攒人品中，祝大家都能拿到满意的Offer！
1• AUC 是什么？它衡量模型的什么能力？和 LogLoss 有什么区别？
2• AUC 怎么快速计算？如果不是二分类，AUC 怎么推广？
3• 推荐算法了解哪些？召回、粗排、精排、重排分别常用什么方法？
4• 协同过滤的基本思想是什么？它的局限性是什么？
5• 双塔、DIN、DeepFM、DCN 这几类模型分别适合什么场景？
6• CTR / CVR / 时长 / LTV 这几个目标能不能一起做？多目标建模怎么设计？
7• 曝光偏置、位置偏置、样本选择偏差在推荐里怎么理解？
8• 负采样怎么做？随机负采样和 hard negative 有什么区别？
9• 你的时序预测任务里，label 是怎么定义的，预测窗口怎么选？
10• 你的提升到底来自哪里？是特征、loss、采样、结构，还是训练策略？
11• 训练/验证/测试是怎么按时间切分的，怎么避免时间穿越和数据泄漏？