2026年京東算法工程師筆試搜索算法核心邏輯專項練習與指導含答案一、單選題（共5題，每題2分）題目：1.在搜索引擎中，以下哪種算法最適合用于處理包含大量稀疏特征的數(shù)據(jù)？（）A.PageRankB.BM25C.Word2VecD.KNN2.京東搜索中，為了提升查詢效率，常用哪種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存儲索引？（）A.哈希表B.B樹C.跳表D.堆3.在搜索排序中，以下哪個指標不屬于京東搜索的評估維度？（）A.點擊率（CTR）B.轉(zhuǎn)化率（CVR）C.搜索結(jié)果相關(guān)性D.廣告主出價4.京東搜索中，以下哪種策略不屬于個性化推薦算法的范疇？（）A.協(xié)同過濾B.深度學習C.PageRankD.矩陣分解5.在處理搜索結(jié)果去重時，京東常用哪種方法？（）A.余弦相似度B.編輯距離C.LSH（局部敏感哈希）D.TF-IDF二、多選題（共5題，每題3分）題目：1.京東搜索中，影響排序的常見特征有哪些？（）A.頁面權(quán)重（PR值）B.查詢詞匹配度C.用戶行為數(shù)據(jù)D.廣告費用E.頁面加載速度2.在搜索索引構(gòu)建中，以下哪些屬于倒排索引的優(yōu)化方法？（）A.TF-IDF加權(quán)B.BM25模型C.索引壓縮D.多級索引E.PageRank計算3.搜索結(jié)果排序中，京東可能用到的機器學習模型有哪些？（）A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.決策樹C.邏輯回歸D.PageRankE.K-Means聚類4.在處理長尾查詢時，京東搜索可能采用哪些策略？（）A.語義擴展B.查詢重構(gòu)C.多模態(tài)搜索D.知識圖譜融合E.精準匹配5.搜索系統(tǒng)中的緩存機制有哪些類型？（）A.常規(guī)緩存B.LRU緩存C.TCM（熱數(shù)據(jù)緩存）D.冷數(shù)據(jù)歸檔E.索引預取三、填空題（共5題，每題2分）題目：1.搜索引擎中，衡量查詢詞與文檔相關(guān)性的常用指標是__________。2.京東搜索中，用于計算頁面重要性的算法是__________。3.在搜索排序中，提升結(jié)果多樣性的常用方法是__________。4.處理查詢意圖識別時，京東可能使用__________模型。5.搜索系統(tǒng)中的去重算法常用__________或__________方法。四、簡答題（共4題，每題5分）題目：1.簡述京東搜索中BM25算法的原理及其優(yōu)化點。2.描述京東搜索中個性化推薦的主要流程和挑戰(zhàn)。3.解釋搜索系統(tǒng)中的索引去重機制及其作用。4.如何優(yōu)化搜索系統(tǒng)的響應(yīng)速度？五、計算題（共2題，每題10分）題目：1.假設(shè)某文檔集合中，查詢詞“京東”在文檔A中出現(xiàn)了5次，在文檔B中出現(xiàn)了2次。文檔A的文檔頻率（DF）為100，文檔B的文檔頻率為50。假設(shè)文檔A的文檔長度為1000，文檔B的文檔長度為500。請計算BM25中這兩個文檔的得分（假設(shè)α=1.2，β=0.75）。2.在京東搜索中，某查詢的Top5結(jié)果如下表所示，請根據(jù)TF-IDF和PageRank計算每個文檔的綜合得分（假設(shè)PageRank權(quán)重為0.6，TF-IDF權(quán)重為0.4）。|文檔ID|TF-IDF得分|PageRank得分||--||--||1|0.8|0.7||2|0.6|0.5||3|0.9|0.8||4|0.5|0.6||5|0.7|0.4|六、論述題（1題，10分）題目：結(jié)合京東搜索的業(yè)務(wù)場景，論述如何設(shè)計一個高效且可擴展的搜索系統(tǒng)架構(gòu)。答案與解析一、單選題答案1.B（BM25適用于稀疏特征，通過詞頻和逆文檔頻率計算相關(guān)性）2.B（B樹支持高效范圍查詢和排序，適合索引存儲）3.D（廣告主出價屬于廣告投放策略，非搜索排序核心指標）4.C（PageRank是鏈接分析算法，非個性化推薦范疇）5.C（LSH通過哈希函數(shù)快速定位相似文檔）二、多選題答案1.A,B,C,E（頁面權(quán)重、查詢匹配度、用戶行為、加載速度均影響排序）2.A,B,C,D（TF-IDF、BM25、索引壓縮、多級索引是倒排索引優(yōu)化方法）3.A,B,C（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、邏輯回歸常見于排序模型）4.A,B,D（語義擴展、查詢重構(gòu)、知識圖譜融合用于長尾查詢）5.A,B,C（常規(guī)緩存、LRU緩存、TCM緩存是常見類型）三、填空題答案1.相關(guān)性評分2.PageRank3.多樣性提升策略4.意圖識別模型5.余弦相似度、編輯距離四、簡答題答案1.BM25原理：結(jié)合詞頻（TF）和逆文檔頻率（IDF），通過對數(shù)函數(shù)平滑計算相關(guān)性得分。優(yōu)化點包括：-考慮文檔長度歸一化（α,β參數(shù)調(diào)節(jié)）-加入詞頻閾值過濾低頻詞-支持短語查詢擴展2.個性化推薦流程：-收集用戶行為（點擊、瀏覽、購買）-構(gòu)建用戶/物品相似度矩陣-結(jié)合協(xié)同過濾或深度學習模型預測偏好-挑戰(zhàn)：冷啟動、數(shù)據(jù)稀疏性、實時性3.索引去重機制：通過-基于文本相似度（余弦/編輯距離）-基于URL或唯一標識符-作用：避免重復結(jié)果影響用戶體驗4.響應(yīng)速度優(yōu)化：-索引分片與分布式存儲-熱數(shù)據(jù)緩存（LRU/TCM）-查詢預取與異步處理五、計算題答案1.BM25得分計算：-文檔A：`TF=5/1000=0.005`，`IDF=log(1000/100)=2``Score_A=(1+1.2)0.005log(2)+1.2(0.005log(2))/(0.005log(2)+0.995log(2))≈0.024`-文檔B：`TF=2/500=0.004`，`IDF=log(500/50)=1.69897``Score_B≈0.021`2.綜合得分：-文檔1：`0.60.7+0.40.8=0.82`-文檔3最高（0.88），文檔5最低（0.54）六、論述題答案架構(gòu)設(shè)計要點：1.分布式索引：-使用Elasticsearch分片存儲，支持水平擴展-多級索引（倒排索引+屬性索引）2.實時計算層：-Flink/SparkStreaming處理用戶行為數(shù)據(jù)-增量更新特征（如CTR預估）3.緩存與預?。?Red