今天 11:25 西安交通大学 算法工程师
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百度实习推荐算法一面面经 攒人品中
项目相关八股：
1.推荐系统的流程和结构？
2.使用多路召回分别是？
3.介绍一下ItemCF是怎么做的？
4.相似度是怎么计算的？
5.有考虑根据物品热度做消偏么？（应该像是SwingCF这种）
6.正负样本怎么选择？
7.评估指标都怎么算的？
8.UserCF了解么？
9.所给特征都用了么？如何判断特征重要性？
10.MMoE了解么，PLE呢？
11.手撕：每次操作中，选择任意一个 nums[i]，删除它并获得 nums[i] 的点数。之后，你必须删除所有等于 nums[i] - 1和 nums[i] + 1的元素。开始时你拥有 0 个点数。返回你能通过这些操作获得的最大点数。
1.推荐系统的流程和结构？
2.使用多路召回分别是？
3.介绍一下ItemCF是怎么做的？
4.相似度是怎么计算的？
5.有考虑根据物品热度做消偏么？（应该像是SwingCF这种）
6.正负样本怎么选择？
7.评估指标都怎么算的？
8.UserCF了解么？
9.所给特征都用了么？如何判断特征重要性？
10.MMoE了解么，PLE呢？
11.手撕：每次操作中，选择任意一个 nums[i]，删除它并获得 nums[i] 的点数。之后，你必须删除所有等于 nums[i] - 1和 nums[i] + 1的元素。开始时你拥有 0 个点数。返回你能通过这些操作获得的最大点数。
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