2026年愛(ài)奇藝算法工程師面試題及答案詳解筆試部分1.數(shù)學(xué)與邏輯題（共5題，每題3分，共15分）題目1：假設(shè)愛(ài)奇藝某視頻推薦系統(tǒng)每天有1億用戶請(qǐng)求推薦，其中90%的用戶屬于長(zhǎng)期活躍用戶，10%屬于新注冊(cè)用戶。推薦算法需要為每個(gè)用戶生成10個(gè)視頻推薦結(jié)果。如果推薦系統(tǒng)需要緩存最近7天的用戶行為數(shù)據(jù)以優(yōu)化推薦效果，假設(shè)內(nèi)存容量為100GB，每個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)平均大小為1KB，問(wèn)：（1）長(zhǎng)期活躍用戶的總行為數(shù)據(jù)量是多少字節(jié)？（2）新注冊(cè)用戶的行為數(shù)據(jù)量最多可能是多少字節(jié)？（3）在內(nèi)存中存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)需要多少個(gè)用戶的行為數(shù)據(jù)？（4）如果采用LRU策略淘汰數(shù)據(jù)，平均每次淘汰多少用戶的行為數(shù)據(jù)？（5）為了提高推薦效率，系統(tǒng)考慮使用布隆過(guò)濾器預(yù)處理用戶行為數(shù)據(jù)，布隆過(guò)濾器的誤判率為1%，所需空間為0.5GB，問(wèn)每個(gè)用戶行為數(shù)據(jù)需要多少位的布隆過(guò)濾器？題目2：愛(ài)奇藝視頻播放完成率（CompletionRate）是衡量推薦系統(tǒng)效果的重要指標(biāo)。某天系統(tǒng)數(shù)據(jù)顯示，總播放視頻數(shù)100萬(wàn)，播放完成率75%。其中頭部?jī)?nèi)容（如TOP100熱門視頻）播放完成率為85%，長(zhǎng)尾內(nèi)容（其他視頻）播放完成率為60%。如果系統(tǒng)需要將整體播放完成率提升5個(gè)百分點(diǎn)，假設(shè)用戶行為數(shù)據(jù)采集誤差為±2%，問(wèn)：（1）提升播放完成率的主要方向是什么？（2）如何通過(guò)算法調(diào)整實(shí)現(xiàn)目標(biāo)？（3）如果調(diào)整導(dǎo)致其他指標(biāo)（如跳出率）惡化，應(yīng)該如何權(quán)衡？（4）假設(shè)通過(guò)調(diào)整內(nèi)容排序權(quán)重，需要重新計(jì)算100萬(wàn)視頻的排序分?jǐn)?shù)，如果單視頻計(jì)算需要0.1ms，計(jì)算全部視頻需要多少時(shí)間？（5）如果使用分布式計(jì)算，理論上可以將計(jì)算時(shí)間縮短多少倍？題目3：愛(ài)奇藝推薦系統(tǒng)采用Lambda架構(gòu)處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。實(shí)時(shí)層使用Flink處理用戶點(diǎn)擊流，批處理層使用Spark處理每日用戶行為匯總數(shù)據(jù)。某天系統(tǒng)檢測(cè)到實(shí)時(shí)層延遲突然增加至5秒，同時(shí)批處理層計(jì)算延遲增加至30分鐘，問(wèn)：（1）可能導(dǎo)致延遲增加的實(shí)時(shí)層原因有哪些？（2）如何快速定位問(wèn)題？（3）如果問(wèn)題出在數(shù)據(jù)傾斜，有哪些解決方案？（4）實(shí)時(shí)層延遲增加5秒對(duì)推薦效果可能產(chǎn)生什么影響？（5）如果決定增加集群資源，至少需要增加多少計(jì)算節(jié)點(diǎn)才能將延遲恢復(fù)至原水平？題目4：愛(ài)奇藝視頻內(nèi)容標(biāo)簽系統(tǒng)使用TF-IDF+LSI模型。某視頻文檔D包含1000個(gè)詞，其中"電影"、"電視劇"、"喜劇"等核心標(biāo)簽詞頻分別為：電影：50次，電視?。?0次，喜?。?0次。整個(gè)數(shù)據(jù)集包含100萬(wàn)文檔，"電影"一詞在全部文檔中出現(xiàn)2000次，"電視劇"出現(xiàn)1800次，"喜劇"出現(xiàn)1500次。問(wèn)：（1）計(jì)算"電影"的TF值和IDF值？（2）如果使用LSI將維度從1000降維到100，這三個(gè)標(biāo)簽的向量表示會(huì)怎樣變化？（3）如果相似度計(jì)算顯示這三個(gè)標(biāo)簽的余弦相似度為0.8，如何改進(jìn)模型？（4）如果系統(tǒng)需要支持實(shí)時(shí)更新標(biāo)簽，使用LSI模型有什么缺點(diǎn)？（5）如果決定使用Word2Vec替代，需要多少訓(xùn)練數(shù)據(jù)才能獲得較好效果？題目5：愛(ài)奇藝推薦系統(tǒng)使用A/B測(cè)試評(píng)估新算法效果。某次測(cè)試將用戶分為兩組，對(duì)照組使用原算法，實(shí)驗(yàn)組使用新算法。測(cè)試周期為一周，共收集到兩組各50萬(wàn)用戶數(shù)據(jù)。結(jié)果顯示：對(duì)照組平均播放完成率75%，實(shí)驗(yàn)組78%；對(duì)照組平均觀看時(shí)長(zhǎng)15分鐘，實(shí)驗(yàn)組18分鐘。問(wèn)：（1）如何判斷新算法效果是否顯著？（2）如果統(tǒng)計(jì)顯著性p<0.05，但實(shí)際業(yè)務(wù)提升不大，應(yīng)該如何決策？（3）測(cè)試中可能存在哪些偏差？（4）如果實(shí)驗(yàn)組用戶反饋較差，應(yīng)該如何處理？（5）如果決定擴(kuò)大測(cè)試范圍，需要考慮哪些因素？編程題部分2.機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)題（共4題，每題10分，共40分）題目1：愛(ài)奇藝視頻推薦系統(tǒng)需要預(yù)測(cè)用戶對(duì)某視頻的點(diǎn)擊概率?，F(xiàn)有特征包括：用戶畫像（年齡、性別、興趣標(biāo)簽）、視頻特征（時(shí)長(zhǎng)、分類、熱度）、上下文特征（時(shí)間、設(shè)備類型）等。請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)DNN模型結(jié)構(gòu)，要求：（1）畫出模型結(jié)構(gòu)圖，標(biāo)明各層類型和參數(shù)量（2）說(shuō)明選擇這些層的原因（3）如何處理稀疏特征？（4）損失函數(shù)應(yīng)該選擇什么？為什么？（5）訓(xùn)練過(guò)程中可能遇到的問(wèn)題及解決方案題目2：愛(ài)奇藝長(zhǎng)視頻平臺(tái)需要檢測(cè)視頻異常行為（如卡頓、靜音）。給定一段視頻的音頻波形數(shù)據(jù)和視頻幀率數(shù)據(jù)，請(qǐng)編寫Python代碼實(shí)現(xiàn)：（1）檢測(cè)音頻靜音片段（2）檢測(cè)視頻卡頓片段（幀率異常下降）（3）將異常片段標(biāo)注在時(shí)間軸上（4）計(jì)算異常率指標(biāo)（5）優(yōu)化代碼以處理10萬(wàn)小時(shí)的視頻數(shù)據(jù)python示例代碼框架（需補(bǔ)充完整）defdetect_silence(audio_waveform,threshold=0.1,min_duration=0.5):實(shí)現(xiàn)靜音檢測(cè)passdefdetect_framesdropped(frame_rates,threshold=0.2,min_duration=2):實(shí)現(xiàn)卡頓檢測(cè)pass示例調(diào)用silence_segments=detect_silence(audio_data)dropped_segments=detect_framesdropped(frame_rate_data)題目3：愛(ài)奇藝內(nèi)容審核系統(tǒng)使用BERT模型進(jìn)行文本分類?，F(xiàn)有模型在檢測(cè)辱罵性內(nèi)容時(shí)準(zhǔn)確率較高，但在檢測(cè)隱晦性隱喻時(shí)效果差。請(qǐng)?zhí)岢?種改進(jìn)方案，要求：（1）說(shuō)明問(wèn)題本質(zhì)（2）方案1：模型結(jié)構(gòu)改進(jìn)（3）方案2：數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法（4）方案3：特征工程方法（5）評(píng)估各方案的可行性和預(yù)期效果題目4：愛(ài)奇藝直播推薦系統(tǒng)需要實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)冷啟動(dòng)。給定用戶實(shí)時(shí)行為流（點(diǎn)擊、點(diǎn)贊、評(píng)論），請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)算法：（1）實(shí)時(shí)更新用戶興趣向量（2）為冷啟動(dòng)視頻計(jì)算推薦分?jǐn)?shù)（3）考慮數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題（4)實(shí)現(xiàn)一個(gè)模擬系統(tǒng)（使用Python偽代碼即可）（5）分析算法的實(shí)時(shí)性和內(nèi)存占用系統(tǒng)設(shè)計(jì)題部分3.系統(tǒng)設(shè)計(jì)題（共3題，每題15分，共45分）題目1：設(shè)計(jì)愛(ài)奇藝視頻推薦系統(tǒng)的特征工程模塊。要求：（1）畫出系統(tǒng)架構(gòu)圖（2）說(shuō)明各組件功能（3）設(shè)計(jì)特征抽取流程（4）如何處理實(shí)時(shí)特征和離線特征？（5）如何保證特征質(zhì)量？題目2：設(shè)計(jì)愛(ài)奇藝視頻搜索系統(tǒng)。要求：（1）支持文本搜索和語(yǔ)音搜索（2）設(shè)計(jì)索引結(jié)構(gòu)（3）說(shuō)明搜索算法（4）如何處理多模態(tài)搜索？（5）設(shè)計(jì)系統(tǒng)擴(kuò)展方案題目3：設(shè)計(jì)愛(ài)奇藝推薦系統(tǒng)的監(jiān)控與報(bào)警系統(tǒng)。要求：（1）畫出系統(tǒng)架構(gòu)圖（2）說(shuō)明各模塊功能（3）設(shè)計(jì)核心監(jiān)控指標(biāo)（4）設(shè)計(jì)報(bào)警策略（5）如何實(shí)現(xiàn)自我優(yōu)化？答案詳解數(shù)學(xué)與邏輯題答案題目1：（1）長(zhǎng)期活躍用戶行為數(shù)據(jù)量=1億×90%×1KB×7天=630億字節(jié)（2）新注冊(cè)用戶行為數(shù)據(jù)量最多=1億×10%×1KB×1天=1億字節(jié)（3）內(nèi)存存儲(chǔ)用戶數(shù)=100GB/1KB=10億用戶，實(shí)際需要=630億/1KB≈630萬(wàn)用戶（4）LRU平均淘汰=630萬(wàn)/7天≈9萬(wàn)用戶/天（5）布隆過(guò)濾器位數(shù)=0.5GB×8位/字節(jié)/1億用戶≈4位/用戶（需考慮誤判率）題目2：（1）主要方向：優(yōu)化長(zhǎng)尾內(nèi)容推薦，平衡頭部與長(zhǎng)尾內(nèi)容曝光（2）算法調(diào)整：增加長(zhǎng)尾內(nèi)容多樣性權(quán)重，優(yōu)化排序邏輯（3）權(quán)衡：使用業(yè)務(wù)線指標(biāo)（如ROI）作為補(bǔ)充，設(shè)置閾值（4）計(jì)算時(shí)間=100萬(wàn)×0.1ms=10萬(wàn)ms=100s（5）分布式計(jì)算：理論上可擴(kuò)展至N倍集群規(guī)模題目3：（1）實(shí)時(shí)層延遲原因：網(wǎng)絡(luò)擁堵、內(nèi)存不足、任務(wù)隊(duì)列積壓（2）定位方法：檢查日志、監(jiān)控系統(tǒng)、壓力測(cè)試（3）數(shù)據(jù)傾斜解決方案：哈希分區(qū)、抽卡、自定義分區(qū)（4）影響：推薦實(shí)時(shí)性下降，冷啟動(dòng)問(wèn)題加劇（5）計(jì)算節(jié)點(diǎn)：假設(shè)延遲與節(jié)點(diǎn)數(shù)成平方反比，需增加4倍節(jié)點(diǎn)題目4：（1）TF(電影)=50/1000=0.05，IDF(電影)=6.91（ln(100萬(wàn)/2000)）（2）LSI降維會(huì)保留核心語(yǔ)義，但損失部分具體信息（3）改進(jìn)：增加語(yǔ)義增強(qiáng)層，使用多粒度標(biāo)簽（4）缺點(diǎn)：訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)，對(duì)近期數(shù)據(jù)敏感（5）Word2Vec需要百萬(wàn)級(jí)文檔才能收斂題目5：（1）使用Z檢驗(yàn)或A/B測(cè)試庫(kù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)（2）考慮業(yè)務(wù)價(jià)值，設(shè)置ROI閾值（3）偏差：選擇偏差、時(shí)間偏差、地域偏差（4）收集用戶反饋，調(diào)整算法或增加引導(dǎo)（5）考慮用戶量、數(shù)據(jù)量、業(yè)務(wù)影響編程題答案題目1：（1）模型結(jié)構(gòu)：輸入層(128),Embedding層,Dropout(0.3),LSTM(64),Dense(32),BatchNorm,Dropout(0.5),Output(1)（2）選擇原因：LSTM處理序列特征，Dropout防止過(guò)擬合，BatchNorm加速收斂（3）稀疏特征：使用Embedding層，HashingTrick（4）損失函數(shù)：LogLoss（二分類）（5）問(wèn)題：過(guò)擬合、梯度消失，解決方案：早停、Dropout、梯度裁剪題目2：pythonimportnumpyasnpfromscipy.signalimportfind_peaksdefdetect_silence(audio_waveform,threshold=0.1,min_duration=0.5):計(jì)算靜音閾值abs_audio=np.abs(audio_waveform)is_silence=abs_audio<threshold尋找連續(xù)靜音段silent_segments=find_peaks(~is_silence,height=0,distance=int(min_duration1000))returnsilent_segmentsdefdetect_framesdropped(frame_rates,threshold=0.2,min_duration=2):檢測(cè)幀率下降dropped=frame_rates<threshold尋找連續(xù)卡頓段dropped_segments=find_peaks(~dropped,height=0,distance=int(min_duration25))returndropped_segments題目3：（1）問(wèn)題本質(zhì)：BERT在低樣本場(chǎng)景下泛化能力差（2）方案1：增加注意力機(jī)制，關(guān)注上下文關(guān)系（3）方案2：數(shù)據(jù)增強(qiáng)：回譯、同義詞替換、隨機(jī)插入（4）方案3：特征工程：添加情感詞典、主題模型特征（5）可行性：方案1需調(diào)整模型，方案2最易實(shí)施，方案3需要領(lǐng)域知識(shí)題目4：pythonfromcollectionsimportdefaultdictimportheapqclassRealtimeRecommendation:def__init__(self,capacity=100):self.user_interactions=defaultdict(list)self.user_scores={}self.capacity=capacitydefprocess_interaction(self,user_id,item_id,weight=1):iflen(self.user_interactions[user_id])>=self.capacity:heapq.heappushpop(self.user_interactions[user_id],(weight,item_id))else:heapq.heappush(self.user_interactions[user_id],(weight,item_id))defget_user_vector(self,user_id):ifnotself.user_interactions[user_id]:return{item:0.1foriteminrange(1000)}#默認(rèn)興趣scores=defaultdict(int)for_,iteminself.user_interactions[user_id]:scores[item]+=1total=sum(scores.values())return{item:score/totalforitem,scoreinscores.items()}defrecommend(self,user_id):user_vector=self.get_user_vector(user_id)模擬推薦邏輯returnsorted(user_vector.items(),key=lambdax:-x[1])[:10]系統(tǒng)設(shè)計(jì)題答案題目1：（1）架構(gòu)圖：數(shù)據(jù)采集→ETL→特征存儲(chǔ)→特征抽取→特征服務(wù)（2）組件：消息隊(duì)列、Spark、Redis、HBase（3）流程：實(shí)時(shí)流→清洗→統(tǒng)計(jì)特征→機(jī)器學(xué)習(xí)特征→聚合（4）實(shí)時(shí)特征：Kafka→Flink→Redis離線特征：