快手27实习推荐算法一面 1h
感觉面完人都通透了,还是太菜了,下去沉淀一下
1. 序列推荐的数据集是什么?
2. 是否实现过Word2Vec,Word2Vec是针对什么优化的?
3. 了解哪些困难负采样方式?
4. FAISS有了解哪些具体的方法?FAISS有哪几种组合方式?哪种方式最快?
5. 抽样是样本粒度的还是特征粒度的?
6. 了解哪些精排相关的模型?
7. 召回和精排有哪些区别?
8. 长序列建模了解哪些模型?
手撕:
1.23. 合并K个升序链表(Hot100)
1. 序列推荐的数据集是什么?
2. 是否实现过Word2Vec,Word2Vec是针对什么优化的?
3. 了解哪些困难负采样方式?
4. FAISS有了解哪些具体的方法?FAISS有哪几种组合方式?哪种方式最快?
5. 抽样是样本粒度的还是特征粒度的?
6. 了解哪些精排相关的模型?
7. 召回和精排有哪些区别?
8. 长序列建模了解哪些模型?
手撕:
1.23. 合并K个升序链表(Hot100)
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