唯品会实习 推荐算法一面 55min

发一下问题给大家参考,攒攒人品!
1.新闻推荐拿到的有几维数据,详细讲述一下拿到哪些数据,数据量,是不是只有用户新闻的点击数据,除了用户点击数据,还有没有其他维度的数据?用户侧有没有画像数据?
2.评估指标讲一下计算方式(Hitrate和MRR)
3.召回率讲一下,怎么理解的
4.ItemCF在原始公式基础上进行了什么优化,优化后和优化前是否有进行对比
5.如果一个物品只在某一路召回中出现,融合时会不会吃亏?
6.每一种召回的权重是怎么来的,超参数搜索还是拍脑袋
7.特征的重要性分析怎么做的,还知道别的方法嘛(信息增益/Gini等)
8.未来发展方向的规划
9.如果岗位更偏数据分析和策略,而非模型,你怎么看?
10.SQL、Linux、Spark、Hadoop这些会吗
11.目前接触过哪些深度学习模型,有自己写过模型(从0实现)吗?强化学习学过吗?
全部评论
强烈推荐!这个笔记写得很清晰 http://github.com/AccumulateMore/CV
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发布于 03-26 16:15 广东
请问佬唯品会后续流程怎么样了
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发布于 04-15 16:29 北京

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