Tiktok搜广推算法一面-实习面经

项目
1.新闻推荐项目详细介绍数据情况、召回通道的设计逻辑。
2.召回支路的评估方式及加权融合的具体实现
(追问)你的这样处理会导致项目中多样性缺失有没有想过解决方案，
3.LightGBM精排环节的特征提取了什么，如何评估特征重要性。
4.XGBoost的缺点及LightGBM的优化点
(追问)LightGBM中直方图差加速的原理。
5.项目中遇到的问题及解决方案,
6.介绍下简历上的第二个项目
八股
1.Word2Vec的核心原理，Skip-Gram、CBOW两种模型的区别
2.梯度消失/梯度爆炸的原因及解决方法，
3.L1正则与L2正则的区别。
4.Batch Normal与Layer Normal的定义及适用场景。
5.过拟合、欠拟合的原因及常规解决方法
手撕
1.leetcode 34 在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置