字节抖音首页推荐算法一面 实习
给我面没招了,发点面经攒攒人品~
1. 项目介绍
2. 讲GNN论文的创新点来源,图是怎么构建的
3. 天池推荐算法做了哪几路召回,构建了哪些特征,为什么要做这些特征
4. word2vec两种方法有什么区别,各适用于什么
5. 召回和排序的负样本构造,来源,配比是什么
6. 用户/物品冷启策略各能想到哪些
7. L1 L2正则化的作用和区别
8. 介绍sgd adagrad adam等优化器和各自问题
9. 推导交叉熵损失函数
手撕:k个一组翻转链表
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5. 召回和排序的负样本构造,来源,配比是什么
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