2026年京東算法工程師筆試重點知識練習(xí)題（附解析）一、選擇題（共5題，每題2分）1.京東推薦系統(tǒng)常用的相似度計算方法中，哪種適用于高維稀疏數(shù)據(jù)？A.余弦相似度B.歐氏距離C.皮爾遜相關(guān)系數(shù)D.Jaccard相似度2.在京東物流路徑優(yōu)化中，以下哪種算法最適合解決動態(tài)車輛路徑問題（VRP）？A.Dijkstra算法B.A算法C.GeneticAlgorithm（遺傳算法）D.Bellman-Ford算法3.京東金融風(fēng)控中，用于檢測異常交易行為的算法是？A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.邏輯回歸D.IsolationForest（孤立森林）4.在京東商品搜索排序中，以下哪種策略屬于深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用？A.TF-IDFB.BM25C.DeepFMD.PageRank5.京東客服智能問答系統(tǒng)中，常用的預(yù)訓(xùn)練語言模型是？A.BERTB.LSTMC.GRUD.XGBoost二、填空題（共5題，每題2分）1.京東商品推薦系統(tǒng)中的冷啟動問題，通常通過______和______來解決。2.京東物流中的實時路徑規(guī)劃，需要考慮______、______和______三個核心要素。3.京東金融反欺詐模型中，常用的特征工程方法包括______、______和______。4.京東搜索排序中的召回階段，常用______和______兩種方法。5.京東客服系統(tǒng)中的意圖識別，主要依賴______和______兩種技術(shù)。三、簡答題（共3題，每題5分）1.簡述京東推薦系統(tǒng)中，深度學(xué)習(xí)模型（如Wide&Deep）如何解決冷啟動問題？2.解釋京東物流路徑優(yōu)化中，動態(tài)規(guī)劃的優(yōu)缺點，并說明其適用場景。3.京東金融風(fēng)控中，如何通過特征工程提升模型的預(yù)測精度？列舉三種常用方法并說明原理。四、計算題（共2題，每題10分）1.假設(shè)京東商品搜索系統(tǒng)使用BM25算法計算文檔與查詢的相似度，給定以下參數(shù)：-文檔D1：詞頻（query詞=3），總詞數(shù)=100-文檔D2：詞頻（query詞=1），總詞數(shù)=200-查詢詞在所有文檔中的平均詞頻=2，文檔總數(shù)=1000-IDF(query詞)=log(1000/50)=0.3010計算D1和D2的BM25得分，并說明哪個文檔更相關(guān)。2.京東物流優(yōu)化配送路徑，有4個訂單點（A→B→C→D），每個點的需求量分別為[10,20,15,5]，車輛容量為30。-使用Dijkstra算法計算最短路徑，假設(shè)距離矩陣為：ABCDA0537B5042C3406D7260-若訂單C的需求量突然增加到25，重新計算配送路徑是否可行？說明理由。五、論述題（共1題，15分）京東電商場景下，如何通過A/B測試驗證推薦系統(tǒng)的優(yōu)化效果？設(shè)計一個實驗方案，包括：1.實驗?zāi)繕伺c假設(shè)2.分組策略（控制組與實驗組）3.數(shù)據(jù)指標（如CTR、轉(zhuǎn)化率）4.結(jié)果分析方法答案與解析一、選擇題答案與解析1.答案：A解析：余弦相似度適用于高維稀疏數(shù)據(jù)（如用戶行為向量），能忽略數(shù)據(jù)維度差異，計算效率高。歐氏距離對稀疏數(shù)據(jù)敏感，皮爾遜相關(guān)系數(shù)需數(shù)值型連續(xù)數(shù)據(jù)，Jaccard相似度用于集合型數(shù)據(jù)。2.答案：C解析：GeneticAlgorithm（遺傳算法）適用于動態(tài)多變的VRP問題，能通過迭代優(yōu)化適應(yīng)需求變化。Dijkstra/A適用于靜態(tài)單次路徑規(guī)劃，Bellman-Ford用于動態(tài)單源最短路徑，但效率較低。3.答案：D解析：IsolationForest通過孤立異常點來檢測欺詐行為，對高維數(shù)據(jù)魯棒且效率高。決策樹和邏輯回歸依賴特征工程，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算成本高，而金融風(fēng)控更需快速識別異常。4.答案：C解析：DeepFM結(jié)合FM和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，適合電商搜索的多特征聯(lián)合建模。TF-IDF/BM25是傳統(tǒng)檢索模型，PageRank用于鏈接分析，非排序算法。5.答案：A解析：BERT是京東客服問答系統(tǒng)常用的預(yù)訓(xùn)練模型，通過Transformer結(jié)構(gòu)捕捉語義依賴。LSTM/GRU是RNN變體，XGBoost是樹模型，不適用于自然語言處理。二、填空題答案與解析1.答案：用戶畫像、內(nèi)容特征解析：冷啟動通過補充用戶畫像（如注冊信息）和商品內(nèi)容特征（如類目、屬性）來彌補數(shù)據(jù)不足。2.答案：時間、成本、效率解析：物流路徑需權(quán)衡配送時間、運輸成本和車輛效率，動態(tài)規(guī)劃需實時調(diào)整這三個要素。3.答案：特征篩選、特征組合、特征編碼解析：金融風(fēng)控通過篩選高相關(guān)特征（如交易頻率）、組合多維度特征（如設(shè)備+IP），及編碼類別特征（如One-Hot）來提升模型效果。4.答案：MinHash、Top-K解析：搜索召回階段使用MinHash降維過濾無關(guān)文檔，Top-K快速篩選候選集。5.答案：BERT、CRF解析：BERT用于提取深層語義，CRF（條件隨機場）用于序列標注（如意圖分類）。三、簡答題答案與解析1.答案：-Wide&Deep模型：Wide部分用邏輯回歸處理線性關(guān)系和交叉特征，Deep部分用DNN擬合非線性復(fù)雜模式。冷啟動時，Wide部分依賴用戶注冊信息或商品靜態(tài)特征，Deep部分通過預(yù)訓(xùn)練（如用無標簽數(shù)據(jù)）遷移知識。-其他方法：熱門商品優(yōu)先推薦、基于規(guī)則的推薦（如新用戶推薦爆款）。2.答案：-優(yōu)點：可處理動態(tài)變化（如需求波動），適應(yīng)實時場景。-缺點：計算復(fù)雜度高，需要維護狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖。-適用場景：京東物流的即時配送、生鮮配送等需求頻繁變更的場景。3.答案：-特征篩選：剔除冗余或低相關(guān)特征（如刪除0方差特征）。-特征組合：生成新特征（如“總金額/訂單數(shù)”）。-特征編碼：將類別特征轉(zhuǎn)為數(shù)值（如One-Hot、LabelEncoding）。原理：提升模型對業(yè)務(wù)邏輯的理解能力，減少噪聲干擾。四、計算題答案與解析1.答案：-BM25公式：Score=Σ((tf_i(k+1))/(tf_i+k(1-b+bdoc_len/D)))log(N/df_i)-k=2.0,b=0.75,doc_len=100/200/300（假設(shè)D1/D2總詞數(shù)）-IDF=0.3010（已給）-D1得分≈0.045,D2得分≈0.021結(jié)論：D1更相關(guān)。2.答案：-原路徑A→B→C→D：總需求=40>30，不可行。-新路徑A→D→B→C：總需求=30，可行。解析：動態(tài)調(diào)整后，路徑總需求≤車輛容量，且D→B順序滿足C需求。五、論述題答案與解析實驗方案：1.目標與假設(shè)：-目標：驗證新推薦算法（如基于深度學(xué)習(xí)的協(xié)同過濾）能否提升商品CTR。-假設(shè)：實驗組CTR>控制組CTR。2.分組策略：-控制組：使用傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法。-實驗組：使用深度學(xué)習(xí)模型。-按用戶流量隨機分流，每組各50%用戶。3.數(shù)據(jù)指標：-主要指標：點擊率（CTR）、轉(zhuǎn)化率。