2026年京東算法工程師筆試高頻考點專項訓(xùn)練題及答案一、選擇題（共5題，每題2分）1.京東推薦系統(tǒng)常用算法中，以下哪種算法不屬于協(xié)同過濾的范疇？A.基于用戶的協(xié)同過濾B.基于物品的協(xié)同過濾C.矩陣分解D.基于知識的推理2.在京東物流路徑優(yōu)化場景中，以下哪種指標(biāo)通常不被作為核心優(yōu)化目標(biāo)？A.路徑總長度B.車輛油耗C.用戶等待時間D.物品破損率3.京東廣告點擊率預(yù)估（CTR）模型中，以下哪種特征工程方法最常用于處理稀疏數(shù)據(jù)？A.標(biāo)準(zhǔn)化B.二值化C.特征組合D.降維4.在京東金融反欺詐系統(tǒng)中，以下哪種模型結(jié)構(gòu)最適合處理高維稀疏數(shù)據(jù)？A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.邏輯回歸D.支持向量機(jī)5.京東商品搜索排序中，以下哪種策略不屬于個性化排序的范疇？A.用戶歷史行為加權(quán)B.物品冷啟動策略C.實時意圖識別D.基于規(guī)則的排序二、填空題（共5題，每題2分）1.京東推薦系統(tǒng)中的冷啟動問題通常通過引入__________特征來解決。2.京東物流中的車輛路徑問題（VRP）屬于NP-__________問題。3.京東廣告系統(tǒng)常用的LambdaMART算法屬于__________集成學(xué)習(xí)方法。4.京東金融風(fēng)控中，AdversarialValidation（AV）主要用于檢測__________數(shù)據(jù)。5.京東搜索排序中的TF-IDF算法主要衡量詞語的__________和重要性。三、簡答題（共3題，每題5分）1.簡述京東推薦系統(tǒng)中，如何平衡多樣性與準(zhǔn)確性的問題？2.京東物流場景下，如何利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化配送路徑？3.京東廣告CTR預(yù)估中，如何處理用戶行為數(shù)據(jù)的時序依賴性？四、編程題（共2題，每題10分）1.京東商品搜索中，給定一個包含物品ID和用戶行為的稀疏矩陣，請設(shè)計一個基于LRU緩存的候選集召回策略，要求時間復(fù)雜度O(n)。示例輸入：pythonuser_items={'user1':['item1','item2','item3'],'user2':['item2','item4'],'user3':['item1','item5']}要求輸出：python{'user1':['item4','item5'],'user2':['item1','item3'],'user3':['item2','item4']}2.京東廣告點擊率預(yù)估中，請實現(xiàn)一個簡單的LRU緩存類，用于存儲用戶最近瀏覽的5個廣告ID，要求支持get和put操作。示例代碼：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity):passdefget(self,key):passdefput(self,key):pass五、論述題（共1題，10分）結(jié)合京東業(yè)務(wù)場景，論述深度學(xué)習(xí)在用戶畫像構(gòu)建中的應(yīng)用及挑戰(zhàn)。答案及解析一、選擇題答案1.D解析：基于知識的推理屬于基于規(guī)則的推薦方法，不屬于協(xié)同過濾范疇。2.D解析：物品破損率通常由物流包裝和配送過程決定，與路徑優(yōu)化無關(guān)。3.B解析：二值化適用于處理稀疏數(shù)據(jù)，將特征值映射為0或1。4.D解析：支持向量機(jī)（SVM）對高維稀疏數(shù)據(jù)表現(xiàn)優(yōu)異，適合反欺詐場景。5.D解析：基于規(guī)則的排序?qū)儆诜莻€性化策略，其他選項均涉及用戶行為分析。二、填空題答案1.內(nèi)容解析：冷啟動問題通過引入物品屬性、用戶屬性等非行為特征解決。2.完備解析：VRP是NP完備問題，無多項式時間解法。3.boosting解析：LambdaMART是MART的改進(jìn)版本，屬于boosting集成方法。4.偽造解析：AV用于檢測數(shù)據(jù)集中是否存在人工構(gòu)造的虛假樣本。5.頻率解析：TF-IDF計算詞語頻率與逆文檔頻率的乘積。三、簡答題答案1.推薦系統(tǒng)多樣性策略-加權(quán)排序：為多樣性特征分配權(quán)重，如物品類別多樣性、流行度多樣性等。-聚類召回：將物品聚類，優(yōu)先召回不同類別的物品。-限制熱門：減少頭部物品的排序權(quán)重，平衡長尾推薦。2.強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化配送路徑-狀態(tài)設(shè)計：包含車輛位置、任務(wù)列表、時間窗口等。-動作設(shè)計：選擇下一個配送任務(wù)。-獎勵函數(shù)：結(jié)合路徑長度、準(zhǔn)時率、油耗等指標(biāo)。3.處理時序依賴性-RNN/LSTM：捕捉用戶行為序列的時序特征。-韓國窗口：滑動窗口聚合歷史行為，如最近5次點擊。-時效性衰減：新行為權(quán)重高于舊行為。四、編程題答案1.LRU緩存召回策略pythonfromcollectionsimportOrderedDictclassLRUCache:def__init__(self,capacity):self.cache=OrderedDict()self.capacity=capacitydefget(self,key):ifkeynotinself.cache:returnNoneself.cache.move_to_end(key)returnself.cache[key]defput(self,key,value):ifkeyinself.cache:self.cache.move_to_end(key)self.cache[key]=valueiflen(self.cache)>self.capacity:self.cache.popitem(last=False)示例調(diào)用lru=LRUCache(5)foruser,itemsinuser_items.items():lru.put(user,items)foruserinuser_items.keys():candidates=lru.get(user)print({user:candidates})2.LRU緩存類實現(xiàn)pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity):self.cache=OrderedDict()self.capacity=capacitydefget(self,key):ifkeyinself.cache:self.cache.move_to_end(key)returnself.cache[key]returnNonedefput(self,key,value):ifkeyinself.cache:self.cache.move_to_end(key)self.cache[key]=valueiflen(self.cache)>self.capacity:self.cache.popitem(last=False)五、論述題答案深度學(xué)習(xí)在用戶畫像構(gòu)建中的應(yīng)用及挑戰(zhàn)-應(yīng)用：-多模態(tài)特征融合：結(jié)合文本、圖像、行為等多源數(shù)據(jù)，構(gòu)建更全面的用戶畫像。-語義表示學(xué)習(xí)：通過BERT等模型提取用戶興趣的深層語義。-