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360 推荐算法 一面 + 二面 面经

Rat-racer

编辑于 2021-08-11 13:24

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360 推荐算法 一面 + 二面 面经

感觉360的流程好长,等了很久终于到二面时间了(6.26投递,7.13笔试, 7.27 一面,8.10 二面,

8.10 二面

自我介绍

介绍实习经历, 解决什么问题

论文项目介绍,细节,挺详细

word2vec,deepwalk模型

游走策略,游走长度...

问gcn,graphsage

gcn,graphsage的区别

无监督怎么训练

transe, transh,rgcn....

deepfm的优势

如果推荐模型中使用transformer 效果会如何

self-attention为何有效,和concat,attention相比

推荐项目,讲讲双塔模型,双塔用在召回还是排序

召回是怎么做的,item embedding如何获得

做了一道题 数组中和为target的子集,看成2sum😅

反问环节

7.27 一面

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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