2026年京東算法工程師專業(yè)技能綜合訓(xùn)練題及詳細(xì)解答一、選擇題（共10題，每題2分，計(jì)20分）1.京東物流路徑優(yōu)化中，以下哪種算法最適合解決動(dòng)態(tài)交通環(huán)境下的實(shí)時(shí)配送路徑規(guī)劃？A.Dijkstra算法B.A算法C.遺傳算法D.Bellman-Ford算法2.在京東商品推薦系統(tǒng)中，用于衡量推薦結(jié)果多樣性和準(zhǔn)確性的指標(biāo)是？A.Precision@KB.Recall@KC.NDCGD.F1-Score3.京東金融風(fēng)控系統(tǒng)中，用于檢測(cè)異常交易行為的算法通常是？A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.邏輯回歸D.互信息算法4.在京東智能客服中，提升對(duì)話連貫性的關(guān)鍵技術(shù)是？A.主題模型B.情感分析C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.知識(shí)圖譜5.京東供應(yīng)鏈預(yù)測(cè)中，處理季節(jié)性波動(dòng)的常用方法是？A.ARIMA模型B.LSTMsC.GBDTD.K-Means聚類6.在京東廣告投放系統(tǒng)中，用于平衡廣告主預(yù)算和用戶點(diǎn)擊率的算法是？A.線性規(guī)劃B.Bandit算法C.PageRankD.EM算法7.京東電商評(píng)論情感分析中，去除噪聲文本的預(yù)處理方法是？A.詞性標(biāo)注B.停用詞過濾C.特征選擇D.聚類分析8.在京東庫存管理中，用于預(yù)測(cè)未來需求的方法是？A.穩(wěn)健優(yōu)化B.時(shí)間序列分析C.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)D.KNN分類9.京東無人倉分揀系統(tǒng)中，提高分揀效率的算法是？A.最小生成樹B.機(jī)器學(xué)習(xí)模型C.堆排序D.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)10.京東客服智能質(zhì)檢中，用于識(shí)別文本意圖的模型是？A.支持向量機(jī)B.BERTC.K-MeansD.Apriori算法二、填空題（共5題，每題2分，計(jì)10分）1.京東推薦系統(tǒng)中的協(xié)同過濾算法主要分為__________和__________兩種。2.在京東金融反欺詐中，__________算法常用于識(shí)別多維度特征下的欺詐行為。3.京東物流中的VRP（車輛路徑問題）屬于__________問題，常用__________算法求解。4.京東客服對(duì)話中，__________模型能夠捕捉上下文依賴關(guān)系，提升對(duì)話一致性。5.京東電商中的用戶行為序列建模，常用__________和__________等方法。三、簡答題（共5題，每題4分，計(jì)20分）1.簡述京東推薦系統(tǒng)中冷啟動(dòng)問題的解決方案及其優(yōu)缺點(diǎn)。2.解釋京東物流路徑優(yōu)化中，動(dòng)態(tài)路徑調(diào)整的必要性和技術(shù)實(shí)現(xiàn)方式。3.說明京東金融風(fēng)控系統(tǒng)中，如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型提升欺詐檢測(cè)的準(zhǔn)確率。4.描述京東智能客服中，對(duì)話生成模型如何實(shí)現(xiàn)多輪對(duì)話的連貫性。5.分析京東電商中，時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型在庫存管理中的應(yīng)用場景。四、計(jì)算題（共2題，每題10分，計(jì)20分）1.京東廣告系統(tǒng)中，某廣告的CTR（點(diǎn)擊率）為1%，預(yù)算上限為1000元，假設(shè)每次點(diǎn)擊成本為2元。請(qǐng)計(jì)算該廣告在1000次曝光中，期望的點(diǎn)擊次數(shù)和總花費(fèi)，并說明如何通過UCB（UpperConfidenceBound）算法優(yōu)化投放策略。2.京東電商評(píng)論中，某商品有1000條評(píng)論，其中85%為正面，15%為負(fù)面。現(xiàn)使用樸素貝葉斯分類器進(jìn)行情感分析，假設(shè)某條評(píng)論包含5個(gè)特征（如“好評(píng)”“推薦”“性價(jià)比高”“物流快”“售后差”），其中3個(gè)特征屬于正面類，2個(gè)特征屬于負(fù)面類。請(qǐng)計(jì)算該評(píng)論被判定為正面的概率，并說明特征權(quán)重對(duì)結(jié)果的影響。五、編程題（共2題，每題15分，計(jì)30分）1.京東物流分揀系統(tǒng)中，需要根據(jù)包裹重量和目的地進(jìn)行路徑規(guī)劃。給定以下數(shù)據(jù)：包裹：[包裹1（5kg，A地），包裹2（3kg，B地），包裹3（8kg，C地）]車輛容量：20kg車輛起點(diǎn)：倉庫（D地）請(qǐng)編寫Python代碼，計(jì)算最優(yōu)分揀順序（假設(shè)車輛按順序分揀，不可超載）。2.京東電商評(píng)論中，需要提取用戶提及的關(guān)鍵詞。給定以下評(píng)論：“這款手機(jī)拍照好，但電池續(xù)航一般，性價(jià)比高，推薦購買。”請(qǐng)編寫代碼，使用TF-IDF方法提取關(guān)鍵詞，并說明如何處理停用詞和同義詞問題。詳細(xì)解答一、選擇題答案1.C.遺傳算法解析：動(dòng)態(tài)交通環(huán)境需要自適應(yīng)調(diào)整，遺傳算法通過種群進(jìn)化適應(yīng)變化。2.C.NDCG解析：NDCG兼顧準(zhǔn)確性和多樣性，適合推薦系統(tǒng)。3.B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解析：多維度欺詐檢測(cè)需深度學(xué)習(xí)模型捕捉復(fù)雜模式。4.A.主題模型解析：主題模型捕捉對(duì)話邏輯，提升連貫性。5.A.ARIMA模型解析：季節(jié)性波動(dòng)適合時(shí)間序列模型。6.B.Bandit算法解析：平衡探索與利用，優(yōu)化點(diǎn)擊率。7.B.停用詞過濾解析：去除無效詞提升情感分析準(zhǔn)確性。8.B.時(shí)間序列分析解析：電商需求受季節(jié)性影響，需預(yù)測(cè)趨勢(shì)。9.C.堆排序解析：分揀路徑優(yōu)化需高效排序算法。10.B.BERT解析：BERT能理解上下文意圖，優(yōu)于傳統(tǒng)模型。二、填空題答案1.用戶基于物品、物品基于用戶2.XGBoost3.組合優(yōu)化、遺傳算法4.Transformer5.RNN、LSTM三、簡答題答案1.冷啟動(dòng)解決方案：-新用戶：基于人口統(tǒng)計(jì)或行為模擬推薦；-新商品：利用相似商品或分類模型推薦。優(yōu)點(diǎn)：解決數(shù)據(jù)稀疏問題；缺點(diǎn)：推薦質(zhì)量依賴預(yù)設(shè)規(guī)則。2.動(dòng)態(tài)路徑調(diào)整必要性：-實(shí)時(shí)路況變化需優(yōu)化路徑；技術(shù)實(shí)現(xiàn)：結(jié)合GPS和強(qiáng)化學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)規(guī)劃。3.欺詐檢測(cè)方法：-特征工程：用戶行為、交易金額、設(shè)備信息；模型選擇：XGBoost或圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。4.對(duì)話連貫性實(shí)現(xiàn)：-使用Transformer捕捉上下文；-狀態(tài)管理維護(hù)對(duì)話歷史。5.時(shí)間序列預(yù)測(cè)應(yīng)用：-預(yù)測(cè)銷量波動(dòng)優(yōu)化庫存；-結(jié)合促銷活動(dòng)調(diào)整策略。四、計(jì)算題答案1.廣告投放計(jì)算：-期望點(diǎn)擊次數(shù)：1000×1%=10次；-總花費(fèi)：10×2=20元；UCB優(yōu)化：探索高CTR廣告，逐步收斂至最優(yōu)。2.情感分析概率：正面概率=0.85×(3/5)+0.15×(0/5)=0.51；特征權(quán)重影響：高頻詞（如“推薦”）提升正面概率。五、編程題答案1.分揀代碼（Python偽代碼）：pythondefsort_packages(packages,capacity):packages.sort(key=lambdax:x[0])#按重量排序vehicle_load=[]current_weight=0forpkginpackages:ifcurrent_weight+pkg[0]<=capacity:vehicle_load.append(pkg)current_weight+=pkg[0]returnvehicle_load2.關(guān)鍵詞提取代碼（偽代碼）：pythonfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizervectorizer=TfidfVectorizer(stop_words='中文停