26秋招快手推荐算法一面
1.实习介绍
2.模型有几个专家?有看它有极化现象吗?出现极化现象怎么处理?
3.粗排一般怎么做的?
4.精排正样本极少的情况,应该如何训练?
5.某些场景点击回收延迟不一致,动态窗口太小会漏样本,太大会慢,怎么解决?
6.AUC 含义;如果 AUC 从0.7提升到0.8,能否直接说模型能力提升?
7.正样本稀疏时, GAUC 会有什么问题?
8.为什么推荐系统除了 AUC 还要看 GAUC ?
9.手撕:LC215数组中的第k个最大元素
2.模型有几个专家?有看它有极化现象吗?出现极化现象怎么处理?
3.粗排一般怎么做的?
4.精排正样本极少的情况,应该如何训练?
5.某些场景点击回收延迟不一致,动态窗口太小会漏样本,太大会慢,怎么解决?
6.AUC 含义;如果 AUC 从0.7提升到0.8,能否直接说模型能力提升?
7.正样本稀疏时, GAUC 会有什么问题?
8.为什么推荐系统除了 AUC 还要看 GAUC ?
9.手撕:LC215数组中的第k个最大元素
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远航_随风:感谢大佬的面经,这个拷打的很深入啊。我当时挂的京东一面也是面了半个小时没手撕,但是是KPI面,和别人在同一个部门问到的问题基本差不多。加油
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