滴滴秋储 算法一面凉经
1. 自我介绍
2. 论文对比的模型及其实验设计，聊了一些项目中涉及到的知识点
3. 说下LR和XGBoost在应用上的区别
4. 说说Word2Vec中的负采样过程
5. Word2Vec和Item2Vec最大的区别在哪，在优化目标的过程中有无明显区别
6. 如何在Word2Vec中解决一词多义问题
7. 介绍下Bagging和Boosting的区别
8. 说一下XGBoost如何构建决策树，详细说一下这个过程
9. 除了经典的RS推荐模型，最新的推荐算法有了解吗
10. 手撕代码（求数组中最长上升子序列的长度），经典的DP。
大概就是以上内容，不算太难，但是中途网络不好，视频掉线多次，心态有点崩，答题状态受影响（明显急了，导致没能有条理的回答）。
最后，还是好好充实自己，准备下一场战斗吧~
#滴滴##2022滴滴秋储实习#
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