bilibili 搜广推暑期实习一面面经

给我面没招了,发点面经攒攒人品~
项目:
1. 数据预处理的出发点?
2. 对于真实的推荐场景中,新物品本来交互数据就比较少,
如果直接过滤存在什么问题?
3. 如何评价效果的好坏?
4. 数据集每条数据的label格式?
5. 具体的训练优化过程?
6. 打压热门商品具体的做法?
7. 随机抽样的样本是从哪抽取的呢?
8. 困难负样本的设计方式?
9. 选取损失函数的逻辑是什么?
10. 在一个batch内,你的Loss是怎么算出来的?
11. 一个batch内有A条正样本,B条负样本。要算几次loss?
12. 有考虑过用Listwise的建模方式吗?
13. 你对推荐系统全链路的理解?
14. MMR多样性算法的简单原理?
手撕:
1.求数组的中位数
2.  快速排序
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