推薦算法工程師崗位招聘考試試卷及答案一、填空題（每題1分，共10分）1.協(xié)同過濾分為______和基于模型的協(xié)同過濾2.推薦系統(tǒng)的核心目標(biāo)是提升用戶______和轉(zhuǎn)化率3.MatrixFactorization的經(jīng)典方法包括SVD和______4.冷啟動分為用戶冷啟動、物品冷啟動和______冷啟動5.推薦系統(tǒng)常用離線評估指標(biāo)有MAE、RMSE和______6.Wide&Deep模型的Wide部分負(fù)責(zé)______，Deep部分負(fù)責(zé)泛化7.DIN模型引入______注意力機制，關(guān)注用戶當(dāng)前行為與候選物品的相關(guān)性8.實時推薦常用流處理框架有Storm和______9.推薦多樣性指標(biāo)衡量推薦列表中物品的______程度10.知識圖譜在推薦中利用物品間的______關(guān)系增強推薦二、單項選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪種推薦不需要用戶-物品評分矩陣？A.基于用戶的協(xié)同過濾B.基于物品的協(xié)同過濾C.基于內(nèi)容的推薦D.ALS矩陣分解2.Wide&Deep的Wide部分通常用什么特征？A.離散特征交叉B.連續(xù)特征C.所有特征嵌入D.序列特征3.適合評估推薦排序質(zhì)量的指標(biāo)是？A.MAEB.RMSEC.NDCGD.覆蓋率4.用戶冷啟動指？A.新用戶無歷史行為B.新物品無交互數(shù)據(jù)C.系統(tǒng)剛上線無數(shù)據(jù)D.以上都對5.屬于序列推薦模型的是？A.CNNB.LSTMC.SVMD.線性回歸6.“曝光-點擊-轉(zhuǎn)化”屬于用戶的？A.行為序列B.特征向量C.評估指標(biāo)D.冷啟動類型7.ALS算法核心是？A.交替優(yōu)化用戶/物品矩陣B.直接矩陣分解C.梯度下降D.奇異值分解8.不是推薦業(yè)務(wù)指標(biāo)的是？A.CTRB.CVRC.RMSED.DAU9.DIN相比DeepFM的優(yōu)勢是？A.注意力機制匹配興趣B.處理更多離散特征C.并行效率高D.無需嵌入層10.多樣性與準(zhǔn)確性通常是？A.正相關(guān)B.負(fù)相關(guān)C.無關(guān)系D.不確定三、多項選擇題（每題2分，共20分）1.推薦系統(tǒng)主要類型包括？A.協(xié)同過濾B.基于內(nèi)容C.深度學(xué)習(xí)D.知識圖譜2.協(xié)同過濾的優(yōu)點是？A.無需物品特征B.發(fā)現(xiàn)潛在興趣C.可解釋性強D.冷啟動友好3.常用離線評估指標(biāo)有？A.Precision@kB.Recall@kC.NDCGD.CTR4.Wide&Deep的組成部分是？A.Wide層B.Deep層C.注意力層D.知識圖譜層5.序列推薦常用技術(shù)有？A.LSTMB.TransformerC.GRUD.CNN6.冷啟動解決方法包括？A.利用社交關(guān)系B.內(nèi)容初始化C.熱門推薦D.用戶行為引導(dǎo)7.特征工程包括？A.特征選擇B.交叉C.嵌入D.歸一化8.屬于深度學(xué)習(xí)推薦模型的是？A.DeepFMB.DINC.BERT4RecD.GBDT9.推薦業(yè)務(wù)目標(biāo)可能是？A.提升CTRB.留存C.降低跳出率D.提升GMV10.知識圖譜在推薦中的作用是？A.補充關(guān)聯(lián)信息B.解決冷啟動C.提升可解釋性D.增加復(fù)雜度四、判斷題（每題2分，共20分）1.基于內(nèi)容的推薦依賴物品特征，不依賴用戶行為。（）2.ALS只能處理顯式評分，不能處理隱式反饋。（）3.NDCG考慮推薦物品的排序位置權(quán)重。（）4.Wide&Deep的Deep層輸入是Wide層輸出。（）5.實時推薦必須用流處理，不能用批處理。（）6.多樣性越高，準(zhǔn)確性一定越高。（）7.序列推薦適合處理用戶行為序列。（）8.知識圖譜推薦只能用物品屬性，不能用用戶關(guān)系。（）9.CTR=點擊次數(shù)/曝光次數(shù)。（）10.系統(tǒng)冷啟動指新平臺剛上線無任何數(shù)據(jù)。（）五、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述協(xié)同過濾的基本思想。2.Wide&Deep模型的核心優(yōu)勢是什么？3.推薦系統(tǒng)冷啟動的定義及主要類型？4.離線評估與在線評估的區(qū)別？六、討論題（每題5分，共10分）1.如何平衡推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性與多樣性？2.深度學(xué)習(xí)推薦模型相比傳統(tǒng)模型的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)？---答案部分一、填空題答案1.基于鄰域的協(xié)同過濾2.滿意度3.ALS（交替最小二乘法）4.系統(tǒng)5.Precision@k（或Recall@k、NDCG）6.記憶7.興趣（局部）8.Flink（或SparkStreaming）9.差異化（覆蓋度）10.語義（關(guān)聯(lián)）二、單項選擇題答案1.C2.A3.C4.A5.B6.A7.A8.C9.A10.B三、多項選擇題答案1.ABCD2.AB3.ABC4.AB5.ABC6.ABCD7.ABCD8.ABC9.ABCD10.ABC四、判斷題答案1.√2.×3.√4.×5.×6.×7.√8.×9.√10.√五、簡答題答案1.協(xié)同過濾基本思想：基于“物以類聚、人以群分”，通過用戶-物品交互數(shù)據(jù)（評分、點擊），找到相似用戶或物品，推薦用戶可能感興趣的內(nèi)容。分為基于鄰域（用戶/物品相似度）和基于模型（如矩陣分解）兩類，前者直接計算關(guān)聯(lián)，后者建模潛在特征。2.Wide&Deep核心優(yōu)勢：結(jié)合Wide層的“記憶能力”（捕捉顯式交叉特征，如用戶-物品強關(guān)聯(lián)）和Deep層的“泛化能力”（學(xué)習(xí)潛在特征適配長尾），平衡推薦準(zhǔn)確性與多樣性，適合高頻強關(guān)聯(lián)+長尾需求場景。3.冷啟動定義及類型：因缺乏交互數(shù)據(jù)導(dǎo)致推薦效果差的問題，類型包括：①用戶冷啟動（新用戶無歷史行為）；②物品冷啟動（新物品無交互）；③系統(tǒng)冷啟動（新平臺無任何數(shù)據(jù)）。4.離線vs在線評估區(qū)別：離線基于歷史數(shù)據(jù)，用MAE、NDCG等指標(biāo)，成本低速度快，但脫離真實用戶；在線通過A/B測試，對比業(yè)務(wù)指標(biāo)（CTR、GMV），貼近實際但成本高周期長，需結(jié)合使用。六、討論題答案1.平衡準(zhǔn)確性與多樣性：①算法層面：在協(xié)同過濾中加入多樣性約束（懲罰重復(fù)物品）；②模型混合：協(xié)同過濾+基于內(nèi)容推薦補充長尾；③指標(biāo)優(yōu)化：將多樣性（覆蓋度、熵）納入目標(biāo)；④動態(tài)調(diào)整：根據(jù)用戶反饋，點擊后適當(dāng)增加同