360 推荐算法 一面面经
7.13笔试，7.21收到通知 7.27 2点面试
自我介绍
问CLUE，自己做了什么，数据增广怎么做的
模型用的什么，roberta原理了解么
问论文，介绍论文，多视图怎么做的，论文贡献点，deepwalk，node2vec怎么做的
介绍一下node2vec
问推荐项目，特征工程怎么做的，log变换适合什么类型特征
实现了哪些模型，讲一下双塔模型
Deep FM相对于Wide&Deep优点
用item，item共现矩阵和deepwalk有何区别
item2vec怎么做的
Serving怎么做的
搜索引擎怎么做的，如何给定query找到相关文档
linux用过没，
如何查看进程占用内存，
如何使用shell脚本统计一个文件的词频，大文件怎么做，mapreduce
什么语言用的比较多
写到题，合并两有序数组
反问
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