小红书 27实习 搜广推算法一面 1h

给我面没招了,发点面经攒攒人品~
1.项目拷打
2.当时为什么选择去做这个工作?召回同样有一些其他的工作,做了哪些前置的工作吗?
3.可以简单介绍一下数据集吗?比如数据的形式、它对应的业务背景?
4.NDCG具体怎么算的呢?TopK中的K通常怎么选择?
5.项目具体的训练优化过程?
6.数据预处理具体是做的什么?
7.负采样是会限定同一个用户还是batch内随机做负采?
8.你做了一个改动之后,观测的指标是只看NDCG还是会看一些case?有做偏直观的分析吗?
9.全局的负样本为什么不考虑做一个综合的,既用in-batch内其他user的,然后再去让它同时学习同user的困难负样本,这样不会更好吗?
10.效率和生态意义上如何平衡推荐?
11.高热打压问题如何处理?
手撕:
1.AUC;AUC的原理讲一下?
2.二分类loss
3.LeetCode 54.螺旋矩阵(Hot100原题)
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