## 快手【转正实习】-推荐算法（简历挂）简历挂快手【转正实习】-机器学习（第二志愿流转）### 第一次面试 - 时间：2024-03-27 11:00- 自我介绍- 手撕：  - 数组中第K大值（维护K大小的堆，复杂度O(nlogk)）  - 快速幂- 本科推荐系统项目  - 召回用了哪些    - 非个性化：热度和高质量召回    - 个性化：FM、deepFM  - 召回的输入特征怎么来的  - FM召回算的什么分数，干什么用的  - FM特征怎么构造的  - 年龄等dense特征怎么处理的：直接送入或者分桶  - 召回融合方式：轮转召回融合和线性加权  - 排序用了哪些    - 协同过滤    - deepFM  - 协同过滤怎么做的  - 知道/用过哪些评测指标  - 是用的离线推荐吗：只写了离线层，没有实现在线层和近线层，数据规模小，用户五万 物品十万  - 大规模数据怎么处理：聚类选择代表性物品和用户，聚类id  - 数据库里存的什么信息，怎么计算FM的二阶特征交叉  - 冷启动怎么解决- 论文：照着paper讲解- 反问环节  - 项目规模  - 落地业务  - 我对该岗位来说，还有哪些需要提升和学习的？套评价，分析面试官反馈：实操丰富，但是缺少实践经验，本身招实习也是为了你们能来实战，感受业务场景从评价看，感觉一面能过。中午面下午就来二面消息了，不愧是**快**手，确实快😀