2026年京東算法工程師筆試入門實戰(zhàn)練習(xí)題（含解析）一、選擇題（共5題，每題2分，共10分）1.京東推薦系統(tǒng)中的協(xié)同過濾算法，其主要解決的問題是什么？A.數(shù)據(jù)稀疏性B.冷啟動問題C.可解釋性問題D.數(shù)據(jù)過擬合2.在京東物流路徑規(guī)劃中，以下哪種算法最適合用于實時動態(tài)路徑優(yōu)化？A.Dijkstra算法B.A算法C.Floyd-Warshall算法D.Bellman-Ford算法3.京東商品搜索中，TF-IDF與Word2Vec的主要區(qū)別在于？A.計算復(fù)雜度B.詞向量表示方式C.跨語言支持D.特征維度4.京東金融風(fēng)控系統(tǒng)中，邏輯回歸與決策樹的主要區(qū)別是什么？A.并行計算能力B.對異常值敏感度C.模型解釋性D.特征選擇能力5.京東用戶畫像構(gòu)建中，以下哪種方法最適合處理高維稀疏數(shù)據(jù)？A.PCA降維B.t-SNE降維C.LDA降維D.Autoencoder降維二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.在京東廣告點擊率預(yù)估中，CTR（Click-ThroughRate）的計算公式是__________。答案：點擊次數(shù)/展示次數(shù)2.京東訂單履約過程中，最后一公里配送的KPI指標通常包括__________、準時率等。答案：履約時效3.在京東商品聚類任務(wù)中，K-Means算法的聚類效果受初始質(zhì)心選擇的影響，常用的初始化方法有__________和隨機初始化。答案：K-means++4.京東用戶行為分析中，RFM模型中的F代表__________。答案：Frequency（購買頻率）5.在京東推薦系統(tǒng)中，冷啟動問題通常通過__________和內(nèi)容推薦策略解決。答案：熱門推薦三、簡答題（共4題，每題5分，共20分）1.簡述京東物流中，路徑規(guī)劃與資源分配的關(guān)系。解答要點：-路徑規(guī)劃確定最優(yōu)配送路線，降低運輸成本和時間；-資源分配根據(jù)訂單密度動態(tài)分配車輛和配送員，提高履約效率；-兩者的結(jié)合需考慮實時路況、訂單優(yōu)先級等因素，京東常用動態(tài)規(guī)劃算法優(yōu)化。2.京東商品搜索中，如何解決搜索結(jié)果的可解釋性問題？解答要點：-結(jié)合商品屬性、用戶歷史行為等多維度特征；-引入排序模型（如LambdaMART）解釋特征貢獻；-通過點擊后行為（如收藏、加購）驗證搜索結(jié)果合理性。3.京東金融風(fēng)控中，如何處理異常交易檢測問題？解答要點：-采用無監(jiān)督異常檢測算法（如孤立森林）；-結(jié)合用戶行為突變（如短時間內(nèi)高頻交易）；-引入規(guī)則引擎（如IP地址異常、設(shè)備指紋）輔助判斷。4.京東用戶畫像構(gòu)建中，如何解決數(shù)據(jù)稀疏性問題？解答要點：-通過矩陣補全技術(shù)（如矩陣分解）；-結(jié)合用戶畫像跨業(yè)務(wù)場景遷移（如電商、物流數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)）；-引入外部知識圖譜（如地理位置、行業(yè)標簽）增強表示能力。四、編程題（共2題，每題10分，共20分）1.京東商品搜索排序任務(wù)：給定以下商品特征，請設(shè)計一個簡單的排序模型，輸出排序結(jié)果。輸入：pythonitems=[{"id":1,"price":99,"rating":4.5,"sales":1000},{"id":2,"price":199,"rating":4.8,"sales":500},{"id":3,"price":99,"rating":4.2,"sales":2000},{"id":4,"price":299,"rating":4.9,"sales":300}]輸出：按評分、銷量、價格降序排列的商品ID列表。解答：pythonsorted_items=sorted(items,key=lambdax:(-x["rating"],-x["sales"],x["price"]))result=[item["id"]foriteminsorted_items]print(result)#[2,4,1,3]2.京東用戶行為預(yù)測任務(wù)：給定以下用戶點擊數(shù)據(jù)，請設(shè)計一個滑動窗口的預(yù)測模型，預(yù)測用戶是否會購買。輸入：pythonclicks=[0,1,0,1,1,0,1,1,0]window_size=3輸出：按窗口統(tǒng)計的購買轉(zhuǎn)化率。解答：pythondefpredict_buy(clicks,window_size):results=[]foriinrange(len(clicks)-window_size+1):window=clicks[i:i+window_size]buy_count=window.count(1)total=window_sizeresults.append(buy_count/total)returnresultsprint(predict_buy(clicks,window_size))#[0.33,0.67,0.67,0.67,0.33,0.67]五、開放題（共1題，10分）京東推薦系統(tǒng)如何平衡多樣性（Diversity）和相關(guān)性（Relevance）？請結(jié)合實際場景說明。解答要點：1.多樣性：避免推薦結(jié)果過于同質(zhì)化，可通過以下方法實現(xiàn)：-聚類推薦：將相似但不完全相同的商品推薦給用戶；-跨域推薦：結(jié)合用戶興趣拓展（如從電商推薦物流服務(wù)）。2.相關(guān)性：確保推薦商品符合用戶當(dāng)前需求，可通過：-用戶行為建模：分析歷史點擊、購買數(shù)據(jù)；-上下文推薦：結(jié)合時間、地點等場景信息。3.京東實踐：采用LambdaMART結(jié)合多樣性損失函數(shù)（如Jaccard距離）和相關(guān)性損失函數(shù)（如CTR預(yù)估）實現(xiàn)平衡。答案與解析一、選擇題1.A解析：協(xié)同過濾的核心問題是數(shù)據(jù)稀疏性（用戶-商品交互矩陣大部分為0），京東通過矩陣補全技術(shù)緩解此問題。2.B解析：A算法支持動態(tài)權(quán)重調(diào)整，適合實時路況變化，京東物流常用此優(yōu)化配送路徑。3.B解析：TF-IDF基于詞頻-逆文檔頻率，Word2Vec通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)詞向量，京東搜索系統(tǒng)根據(jù)需求選擇。4.C解析：邏輯回歸輸出概率可解釋，決策樹規(guī)則可解釋，京東風(fēng)控系統(tǒng)優(yōu)先使用邏輯回歸提高透明度。5.A解析：PCA適用于高維稀疏數(shù)據(jù)降維，京東用戶畫像常用此方法預(yù)處理數(shù)據(jù)。二、填空題1.點擊次數(shù)/展示次數(shù)解析：CTR是電商廣告核心指標，京東廣告系統(tǒng)通過機器學(xué)習(xí)預(yù)估CTR優(yōu)化競價策略。2.履約時效解析：京東物流KPI包括時效、破損率、準時率，最后一公里以履約時效優(yōu)先。3.K-means++解析：K-means++通過更科學(xué)的初始質(zhì)心選擇降低局部最優(yōu)風(fēng)險，京東商品聚類任務(wù)常用此方法。4.Frequency（購買頻率）解析：RFM模型中R=Recency（最近購買時間）、F=Frequency、M=Monetary（消費金額），京東用戶運營依賴此模型。5.熱門推薦解析：冷啟動問題分為用戶冷啟動和商品冷啟動，京東通過熱門推薦緩解新用戶或新品曝光不足。三、簡答題1.路徑規(guī)劃與資源分配的關(guān)系京東物流中，路徑規(guī)劃決定最優(yōu)路線（如最短時間路徑），資源分配動態(tài)調(diào)度車輛和人員，兩者需協(xié)同優(yōu)化。例如，高訂單密度區(qū)域需增加配送員，低密度區(qū)域減少車輛空駛。2.搜索結(jié)果可解釋性京東搜索通過多特征加權(quán)排序（如價格權(quán)重低、評分權(quán)重高），并展示商品標簽、用戶評價等解釋依據(jù)，提升用戶信任度。3.異常交易檢測京東金融風(fēng)控系統(tǒng)結(jié)合機器學(xué)習(xí)（如異常檢測模型）和規(guī)則引擎，識別異常交易行為（如短時間內(nèi)大額轉(zhuǎn)賬），并通過人機復(fù)核降低誤報率。4.數(shù)據(jù)稀疏性解決方案京東用戶畫像采用矩陣分解技術(shù)補全用戶興趣矩陣，并引入跨業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)（如電商-物流用戶標簽），提高畫像準確度。四、編程題1.排序模型解析評分優(yōu)先、銷量次之、價格最低，符合電商搜索排序邏輯，京東實際系統(tǒng)可能增加品牌、庫存等特征。2.滑動窗口預(yù)測滑動窗口統(tǒng)計購買轉(zhuǎn)化率，京東實際