写凉经,攒人品,字节推荐算法两面
## 一面
Q:合并两个有序链表
Q:二维子矩阵的元素和
Q:SVM中VC维是什么意思?
Q:XGB和LGB有什么区别?
Q:GNN用于推荐系统的场景?
Q:抖音的推荐算法和小红书的算法需要有什么不同?
Q:算法层面如何激发创作者投稿热情?
Q:如何建模曝光位置的差异?
## 二面
Q:深度学习数据清洗流程
Q:类别数据怎么做特征工程
Q:为什么要用图神经网络,用户的历史交互序列做时序模型不行吗?
Q:神经网络loss不下降了怎么办?不收敛了怎么办?
Q:推荐系统中数据稀疏怎么处理?
Q:NDCG的公式
Q:连续子序列的最大和
Q:合并两个有序链表
Q:二维子矩阵的元素和
Q:SVM中VC维是什么意思?
Q:XGB和LGB有什么区别?
Q:GNN用于推荐系统的场景?
Q:抖音的推荐算法和小红书的算法需要有什么不同?
Q:算法层面如何激发创作者投稿热情?
Q:如何建模曝光位置的差异?
## 二面
Q:深度学习数据清洗流程
Q:类别数据怎么做特征工程
Q:为什么要用图神经网络,用户的历史交互序列做时序模型不行吗?
Q:神经网络loss不下降了怎么办?不收敛了怎么办?
Q:推荐系统中数据稀疏怎么处理?
Q:NDCG的公式
Q:连续子序列的最大和
全部评论
感谢题主! 题注面的哪个部门呀? 是抖音的推荐算法吗? 具体的抖音推荐哪个组呢? 祝题主后续面试顺利!
大佬面的哪个部门
老哥一面和二面完多久出结果的呀?
老哥是去小红书实习过么,咋还会问和小红书的区别😳
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