美团推荐算法暑期实习二面面经

于 2024-07-11 09:03:31 发布
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好文章出处：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38664232/article/details/89948373 对推荐系统面试经常问到的一些基础问题进行总结，方便自己记忆。 1、模型产生过拟合的原因及解决方案 什么是过拟合： 模型在训练集上效果较好，在测试集上表现较差。 产生过拟合原因： 参数太多，模型复杂度高 样本中噪音数据较大，模型学习到了噪音中的特征 对于决策树模型。对决策树的生长没有合理的限制和修建 对于神经网络模型。权值学习迭代次数足够多（overtra
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自我介绍（提到了了解Java并发、Java虚拟机） 既然你提到Java并发，那能不能谈谈你对并发的理解？（先说了单线程的一些缺点，所以需要多线程并发。但是多线程的话可能会出现线程安全的问题，就需要通过一些同步方法保证线程安全） 一般多线程会使用线程池，那你怎么设计或者怎么去使用线程池能够用得更好？（1. 先比较了两种创建线程池的方法，表示Executors可能会出现OOM，所以要自己设置参数创建线程池 2. 自己创建线程池应该是根据情况/需求选择合适的参数，如选择合适的拒绝策略，合适的阻塞队列） 那能不能.
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亚信科技面经（数据挖掘岗，已OC）： 一面（30min）： 是一个搞开发的面试官来问的，感觉挺水的，面试官什么都不太懂。  自我介绍  介绍一下你的项目  问了一些python的基础问题：循环，匿名函数  让你介绍一下算法：快排，冒泡 就是感觉挺水的，实习也是去mysql和简单的ml建模，感觉意义不大，不过能混个经历。 二面（10min）： 突然上午给我打了一个电话，是阿里的面试官，说是这个项目是亚信和阿里合作的。  介绍自己的项目，架构  介绍一下GBDT+LR  什么是召回率  问了GB
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昨天收到的二面通过消息，因为已经有了别的 offer，所以还在考虑中，仅分享下面试经验 ----------------------- 原以为二面结束后收到的通知是 hr 面，结果是我天真了，上周二结束的 4 面，第 3 面开始流程就被转到别的部门了，完全没有任何交流反馈，大无语 一面（03.16）【一面面了我一个半小时，结束后头都昏了】 1.自我介绍+面试官介绍部门业务 （5 min） 2.项目相关（40 min 深挖项目，具体的我不太记得了，我就把我项目里面的难点全列一下，基本都涉及到了）
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作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 随着互联网技术的发展和新兴业务的蓬勃生长，推荐系统也越来越火热。许多大型网站都在逐步实施推荐引擎功能，比如亚马逊、拼多多等。但如何选择合适的推荐算法，如何用好推荐系统，成为每个产品经理或技术人员需要考虑的问题。下面我们将从推荐系统的基础知识入手，然后结合实际应用场
超详细的总结！大模型算法岗面试题(含答案)来了！
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美团推荐算法
最新发布
05-29
<think>好的，我现在需要详细回答用户关于美团推荐算法实现或原理的问题。首先，用户希望了解的是美团推荐系统的具体实现或原理，所以需要从整体架构到各个组成部分逐步展开。根据用户提供的引用内容，美团推荐系统的目标是为用户快速找到“高品质，低价格”的服务，核心指标是下单转化效果[^1]。接下来，我需要结合引用中的信息，整理出美团推荐算法的关键部分。首先，数据是基础。引用[2]提到美团有海量的用户行为数据，包括主动行为、UGC文本、负反馈和用户画像等。这些数据需要经过清洗和处理，去除噪声后才能用于模型训练[^3]。所以，第一步应该介绍数据收集与处理的部分。然后是算法和模型。引用[3]指出，数据需要通过算法和模型来提取规律，候选集触发涉及多种算法。引用[4]提到美团使用调制和分级融合方法，不同算法根据历史效果分配比例，优先效果好的算法触发候选集。因此，需要详细说明候选集生成、多算法融合以及重排序的过程。接下来是模型训练部分，可能需要结合协同过滤、深度学习模型（如DNN、Transformer），以及实时更新的策略，确保推荐结果的实时性和准确性。另外，特征工程也是关键，包括用户特征、商品特征和上下文特征的提取与组合。 最后，需要提到评估与优化，包括A/B测试和负反馈处理，确保系统持续改进。同时，应用场景部分可以列举外卖、到店服务等具体例子，增强回答的实用性。 在组织内容时，要确保结构清晰，分点阐述，每个部分都要结合引用中的信息，并自然地添加引用标识。同时，按照用户要求，生成相关问题，帮助用户进一步探索。注意避免使用Markdown格式，保持口语化的思考过程，但最终回答需符合格式要求，使用中文，数学公式正确应用LaTeX语法。</think>### 美团推荐算法实现详解 美团推荐系统的核心目标是通过算法快速匹配用户与“高品质、低价格”的服务，以下从数据、算法架构、模型训练和实际应用四个层面详细解析其实现原理。 --- #### 一、数据基础与特征工程 1. **数据来源** 美团推荐依赖多维度用户行为数据[^2]： - **主动行为**：搜索、点击、下单、支付等直接反映用户意图的动作。 - **负反馈**：左滑删除、取消订单等信号用于排除无效推荐。 - **用户画像**：消费水平、品类偏好、地理位置等结构化标签。 - **UGC数据**：评价文本、图片等非结构化信息需通过NLP提取特征。 2. **特征工程** - **用户特征**：如用户活跃度（$f_{\text{active}} = \log(1 + \text{点击次数})$）、历史偏好向量。 - **商品特征**：价格、评分、品类标签（如“川菜”“奶茶”）。 - **上下文特征**：时间（如午餐时段推荐快餐）、地理位置（基于$(\text{经度}, \text{纬度})$计算距离）。 --- #### 二、算法架构与候选集生成 1. **多算法融合触发** 美团采用分级融合策略[^4]： - **优先级排序**：效果最佳的算法（如协同过滤）优先生成候选集。 - **动态比例分配**：若候选集不足，按历史效果权重调用次优算法（如内容推荐）。 $$ \text{候选集总量} = \sum_{i=1}^{n} w_i \cdot C_i $$ 其中$w_i$为算法权重，$C_i$为单算法生成数。 2. **核心算法类型** - **协同过滤**：基于用户-商品交互矩阵计算相似度（如余弦相似度$ \cos(\theta) = \frac{A \cdot B}{\|A\| \|B\|} $）。 - **深度学习模型**：使用DNN或Transformer挖掘长序列行为（如用户连续7天的点击序列）。 - **实时推荐**：通过Flink处理实时点击流，更新用户短期兴趣向量。 --- #### 三、模型训练与重排序 1. **模型训练** - 目标函数：最大化下单转化率（CTR预估），常用损失函数为交叉熵： $$ \mathcal{L} = -\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} y_i \log p_i + (1 - y_i) \log(1 - p_i) $$ 其中$y_i$为实际下单标签，$p_i$为模型预测概率。 - **特征交叉**：通过FM（Factorization Machines）或DeepFM模型捕捉组合特征。 2. **重排序策略** - **多样性控制**：避免同类商品扎堆（如限制同一品类占比不超过30%）。 - **业务规则注入**：优先展示高评分（$\text{评分} \geq 4.5$）或促销商品。 --- #### 四、评估与优化 1. **离线评估** - AUC、NDCG等指标验证模型效果。 - 通过A/B测试对比新旧算法下单转化率差异[^1]。 2. **在线优化** - **负反馈处理**：用户删除的推荐项触发实时降权。 - **冷启动**：新用户采用地域/热门推荐，新商品通过内容相似度匹配。 --- #### 五、应用场景 1. **外卖推荐**：结合时间（如11:00-13:00）和用户历史订单（如常点“麻辣香锅”）。 2. **到店服务**：基于LBS推荐3公里内高评分商家。 3. **交叉推荐**：下单酒店后推荐景点门票，提升客单价。 ---
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