2024-03-28 13:45 已编辑 湖南大学 推荐算法
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快手[暑期实习]-机器学习-一面
#推荐算法面经##快手暑期实习#
## 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😀
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- FM特征怎么构造的
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- 召回融合方式：轮转召回融合和线性加权
- 排序用了哪些
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从评价看，感觉一面能过。
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恶霸詹姆斯
门头沟学院 Python
二面怎么样
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