2026年滴滴出行ETA預(yù)測(cè)面試時(shí)空數(shù)據(jù)建模含答案一、選擇題（共5題，每題2分，合計(jì)10分）1.在滴滴出行的ETA預(yù)測(cè)中，以下哪種時(shí)間序列模型最適合處理具有明顯季節(jié)性變化的訂單數(shù)據(jù)？A.ARIMA模型B.LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.GBDT集成學(xué)習(xí)D.Prophet模型2.針對(duì)城市交通擁堵的ETA預(yù)測(cè)，以下哪種地理空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)最適用于快速查詢鄰近區(qū)域的擁堵情況？A.K-D樹B.R樹C.哈希表D.B樹3.在滴滴出行的ETA預(yù)測(cè)中，以下哪種方法可以有效處理因突發(fā)事件（如交通事故）導(dǎo)致的訂單延誤？A.線性回歸B.基于規(guī)則的專家系統(tǒng)C.隨機(jī)森林D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)4.對(duì)于高德地圖API提供的實(shí)時(shí)路況數(shù)據(jù)，以下哪種時(shí)間聚合方法最適用于平滑短時(shí)波動(dòng)？A.最大值聚合B.平均值聚合C.中位數(shù)聚合D.標(biāo)準(zhǔn)差聚合5.在滴滴出行的ETA預(yù)測(cè)中，以下哪種模型最適合處理多模態(tài)交通數(shù)據(jù)（如公交、地鐵、網(wǎng)約車）的融合？A.樸素貝葉斯B.時(shí)空?qǐng)D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（STGNN）C.邏輯回歸D.支持向量機(jī)二、填空題（共5題，每題2分，合計(jì)10分）6.在滴滴出行的ETA預(yù)測(cè)中，交通信號(hào)燈狀態(tài)是影響ETA的關(guān)鍵時(shí)空特征之一。7.對(duì)于城市級(jí)ETA預(yù)測(cè)，高德地圖的實(shí)時(shí)路況API可以提供分鐘級(jí)的交通流量數(shù)據(jù)。8.在時(shí)空數(shù)據(jù)建模中，H3地理索引常用于將二維地理空間劃分為均勻的多尺度網(wǎng)格，便于快速查詢鄰近區(qū)域。9.滴滴出行的ETA預(yù)測(cè)系統(tǒng)中，多源數(shù)據(jù)融合（如GPS、公交、地鐵）可以提高模型的泛化能力。10.對(duì)于動(dòng)態(tài)路網(wǎng)中的ETA預(yù)測(cè)，動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（DBN）可以建模交通狀態(tài)的時(shí)變依賴關(guān)系。三、簡答題（共5題，每題4分，合計(jì)20分）11.簡述滴滴出行ETA預(yù)測(cè)中，時(shí)空數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟及其作用。12.解釋什么是“時(shí)空高斯過程”（STGP），并說明其在ETA預(yù)測(cè)中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。13.描述滴滴出行如何利用城市POI（興趣點(diǎn)）數(shù)據(jù)提升ETA預(yù)測(cè)的精度。14.解釋“圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）”在滴滴出行ETA預(yù)測(cè)中的核心作用，并舉例說明其應(yīng)用場(chǎng)景。15.分析滴滴出行在ETA預(yù)測(cè)中可能遇到的“數(shù)據(jù)稀疏性”問題，并提出解決方案。四、論述題（共2題，每題10分，合計(jì)20分）16.結(jié)合實(shí)際案例，論述滴滴出行如何利用多模態(tài)交通數(shù)據(jù)（如網(wǎng)約車、公交、地鐵）進(jìn)行ETA預(yù)測(cè)，并分析其技術(shù)難點(diǎn)。17.對(duì)比ARIMA模型和LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在滴滴出行ETA預(yù)測(cè)中的優(yōu)缺點(diǎn)，并說明如何結(jié)合兩者優(yōu)勢(shì)提升預(yù)測(cè)效果。五、編程題（共1題，20分）18.假設(shè)你已獲得滴滴出行某城市的訂單數(shù)據(jù)（包含訂單時(shí)間、起點(diǎn)、終點(diǎn)、訂單狀態(tài)等信息），請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)基于R樹索引的時(shí)空數(shù)據(jù)查詢算法，用于快速檢索某時(shí)間段內(nèi)特定區(qū)域的訂單數(shù)量，并說明其時(shí)間復(fù)雜度。答案與解析一、選擇題答案1.D（Prophet模型專為處理具有季節(jié)性變化的時(shí)序數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)）2.B（R樹適用于地理空間數(shù)據(jù)的快速范圍查詢）3.B（基于規(guī)則的專家系統(tǒng)可以靈活處理突發(fā)事件）4.B（平均值聚合能有效平滑短時(shí)波動(dòng)）5.B（STGNN能有效融合多模態(tài)時(shí)空數(shù)據(jù)）二、填空題答案6.信號(hào)燈狀態(tài)；時(shí)空特征7.高德地圖；交通流量8.H3；多尺度網(wǎng)格9.多源數(shù)據(jù)融合；泛化能力10.動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)；時(shí)變依賴關(guān)系三、簡答題答案11.時(shí)空數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟及其作用：-數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值、異常值（如訂單超時(shí)、GPS坐標(biāo)異常）；-時(shí)空對(duì)齊：統(tǒng)一時(shí)間戳格式，將非時(shí)空數(shù)據(jù)（如天氣、事件）與訂單數(shù)據(jù)對(duì)齊；-特征工程：提取時(shí)空特征（如訂單起終點(diǎn)距離、擁堵指數(shù)、信號(hào)燈周期）；-數(shù)據(jù)降維：使用PCA或H3索引減少高維地理數(shù)據(jù)復(fù)雜度；-作用：提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，降低模型訓(xùn)練難度，增強(qiáng)預(yù)測(cè)精度。12.時(shí)空高斯過程（STGP）及其應(yīng)用優(yōu)勢(shì)：-STGP是高斯過程（GP）的時(shí)空擴(kuò)展，能同時(shí)建模時(shí)間和空間依賴性；-優(yōu)勢(shì)：-無需大量標(biāo)注數(shù)據(jù)，可進(jìn)行半監(jiān)督學(xué)習(xí)；-具有不確定性估計(jì)，可評(píng)估預(yù)測(cè)置信度；-適用于城市級(jí)ETA預(yù)測(cè)，能捕捉交通流的空間聚集性。13.POI數(shù)據(jù)在ETA預(yù)測(cè)中的應(yīng)用：-通過POI數(shù)據(jù)（如商場(chǎng)、醫(yī)院、地鐵站）推斷訂單起終點(diǎn)熱度，預(yù)測(cè)局部擁堵；-結(jié)合POI與實(shí)時(shí)路況數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整ETA模型權(quán)重；-例如，醫(yī)院周邊訂單可能因急救需求縮短ETA。14.GNN在ETA預(yù)測(cè)中的作用與應(yīng)用場(chǎng)景：-GNN通過鄰域聚合學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)（如路口）的時(shí)空依賴關(guān)系，適用于路網(wǎng)建模；-應(yīng)用場(chǎng)景：-路口擁堵傳播預(yù)測(cè)（如GNN學(xué)習(xí)擁堵從主干道向支路擴(kuò)散）；-網(wǎng)約車訂單動(dòng)態(tài)分配（GNN預(yù)測(cè)未來時(shí)間窗口內(nèi)路口流量）。15.數(shù)據(jù)稀疏性問題及解決方案：-問題：偏遠(yuǎn)區(qū)域或低峰時(shí)段訂單數(shù)據(jù)稀疏，影響模型泛化；-解決方案：-使用圖卷積網(wǎng)絡(luò)（GCN）填充稀疏區(qū)域特征；-結(jié)合全局背景數(shù)據(jù)（如天氣、節(jié)假日）增強(qiáng)模型魯棒性。四、論述題答案16.多模態(tài)交通數(shù)據(jù)融合的ETA預(yù)測(cè)：-案例：滴滴出行結(jié)合網(wǎng)約車、公交、地鐵數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)跨模式出行ETA；-技術(shù)難點(diǎn)：-數(shù)據(jù)時(shí)序?qū)R：不同交通模式數(shù)據(jù)更新頻率不同（如公交每15分鐘更新，網(wǎng)約車實(shí)時(shí)）；-空間分辨率差異：地鐵數(shù)據(jù)粒度粗，網(wǎng)約車數(shù)據(jù)精細(xì)；-跨模式交互：如公交擁堵影響地鐵換乘ETA；-解決方案：使用STGNN融合時(shí)空?qǐng)D結(jié)構(gòu)，動(dòng)態(tài)調(diào)整多源數(shù)據(jù)權(quán)重。17.ARIMA與LSTM對(duì)比及結(jié)合策略：-ARIMA：適合線性時(shí)序預(yù)測(cè)，但無法捕捉復(fù)雜空間依賴；-LSTM：擅長處理長時(shí)依賴，但需大量標(biāo)注數(shù)據(jù)；-結(jié)合策略：-用ARIMA預(yù)測(cè)全局趨勢(shì)，LSTM建模局部波動(dòng)；-使用混合模型（如Prophet+LSTM）提升精度。五、編程題答案18.R樹時(shí)空查詢算法設(shè)計(jì)：pythonimportrtreefromshapely.geometryimportPoint,boxdefquery_orders_in_area(data,bbox,time_range):idx=rtree.index.Index()fororderindata:iftime_range[0]<=order['time']<=time_range[1]:point=Point(order['longitude'],order['latitude'])idx.insert(order['id'],point