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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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