美团【转正实习】搜索推荐(liang)

#美团暑期# #推荐算法面经# #凉经#
第一次笔试（机试）213/500
第二次笔试（机试）390/500
100+100+100+80+10
#一面
-时间：2024年3月26日 11：00，总计58分钟
-自我介绍
-论文
-本科推荐系统项目
  -职责
  -开发人数
  -召回用了什么算法
    -个性化和非个性化
  -召回怎么做融合的
  -排序用了什么算法
  -介绍DeepFM的FM侧怎么做的特征交叉
  -图片的推荐需要哪些信息，怎么给用户推荐的
  -是否需要query文本，有query的话就会变成一个搜索系统
    -有的话会考虑query的查询，没有则变为个性化推荐
  -对于query文本，有做哪些增强
    -字符匹配以及文本embedding相似度计算
    -改进的话，可以考虑构建近义词或者tag graph融合多跳邻居关系，即以query文本为seed种子，扩展其语义。
  -文本embedding怎么做的
    -word2vec
  -word2vec怎么训练的，是在自己数据集上训练的吗
    -不是，是用的开源的大语料库进行的NLP模型训练。实际上使用小规模数据集训练NLP模型，效果并不会太好
  -简历上写了冷启动问题，怎么解决的
    -爬虫爬取社交网站，获得数据
  -真实业务场景中也会遇见冷启动问题，怎么解决
    -协同过滤 itemCF和UserCF
    -基于内容的物品推荐
    -基于profile的用户相似度计算
  -看你了解序列推荐，描述一下你的理解
  -介绍Transformer的结构
  -Transformer怎么应用在序列推荐中的
    -主要用的是解码器部分，QKV，mask的多头注意力机制
    -SASRec，TiSASRec
-三数之和：板子题
-提问：手上有offer吗
  -答：腾讯和阿里云过了一面
-反问：
  -团队规模
  -业务：到家群，综合、广告、门票，搜广推相关
  -我对该岗位来说，还有哪些需要提升和学习的（这个问题是重中之重，可以侧面了解面试官的态度，对后续面试准备进行启发）：综合能力挺强的，如果想进大厂建议专精于召回、精排等某一方面。
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4.1早进入人才库，中午开始重筛简历
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4.1中午捞起来了，开始折磨，约的4.3