知乎推荐算法二面 挂了

有大佬知道笔试都考什么内容吗，搜了一下全是技术岗笔试

目前面的比较多了，首先复试拿下了桂电工作方面：因湃（国企）谈薪完成，到手8K左右，双边公积金+包吃住，年包14-15W左右吧（但是可能会加班）大长江集团，江门那边的，一面过了，在等二面，目前了解到的薪资是8.5K（年包12W左右）+包吃住+三线城市消费低（如果可以拿下就是目前首选offer）中车广东（央企），一面过了，后续还有二面，但是薪资不高6K左右航同电气，一个一般类型的私企（面完当场发了offer），薪资5.5K+包吃住，在新余物价比较便宜珠江金智维，目前还在笔试阶段。。。。。。。。还是老样子，欢迎大家来取面经奥，或者是评论了解一些面试相关经验

近期投递进展总结已挂美团：简历挂，技能和岗位需求匹配度不够滴滴：笔试挂，数据处理题没答好流程中小红书：刚投递，希望能通过初筛哔哩哔哩：简历筛选通过，等待笔试知乎：一面结束，聊得比较轻松其他豆瓣：投递后无反馈小红书：正在跟进中

被横向挂了，希望发出来对大家有帮助！1.怎么理解itemCF的相似度2.itemCF这里引入的正向和反向权重是什么意思3.三种召回的各自的优势和区别，为什么用这三路召回4.为什么itemCF权重是1，binetwork权重是1，word2vec权重是0.15.为什么word2vec的召回效果不好6.讲一下特征工程7.为什么选树模型，为什么选lightGBM,为什么不选深度学习模型8.树模型和深度学习模型在模型和特征上有什么区别，他们分别适合什么情况下使用，为什么9.多头注意力机制是什么，有什么用，为什么不同的头可以学到不同的东西10.你还了解其他的生成式推荐的架构吗，这里为什么要选HSTU11.为什么要用生成式推荐模型去解决这个问题12.还了解什么深度学习模型用于推荐系统13.这个infoNCEloss的引|入解决了什么问题14.InfoNCEloss的温度调大调小有什么影响15.transformer的核心思想16.为什么要除以根号下dk17.MMOE和PLE是为了解决什么问题以及怎么解决的