2026年京東算法工程師筆試核心知識點(diǎn)應(yīng)用測評練習(xí)題及參考答案一、選擇題（共5題，每題2分，總計10分）1.京東推薦系統(tǒng)常用的協(xié)同過濾算法中，以下哪一項(xiàng)不屬于基于用戶的協(xié)同過濾方法？A.User-BasedCFB.Item-BasedCFC.MatrixFactorizationD.Neighborhood-BasedCF2.在京東物流路徑規(guī)劃中，以下哪種算法通常用于解決車輛路徑優(yōu)化問題（VRP）？A.Dijkstra算法B.A算法C.GeneticAlgorithmD.Bellman-Ford算法3.京東金融風(fēng)控系統(tǒng)中，用于檢測異常交易行為的算法通常是？A.決策樹（DecisionTree）B.K-Means聚類C.邏輯回歸（LogisticRegression）D.時空圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（STGNN）4.在京東商品搜索排序中，以下哪項(xiàng)不屬于影響排序的客觀因素？A.用戶歷史行為B.商品銷量C.商品價格D.廣告投放策略5.京東廣告系統(tǒng)中的點(diǎn)擊率預(yù)估（CTR）模型，以下哪種損失函數(shù)常用于處理分類不平衡問題？A.均方誤差（MSE）B.HingeLossC.FocalLossD.Cross-EntropyLoss二、填空題（共5題，每題2分，總計10分）1.京東推薦系統(tǒng)中，用于衡量推薦結(jié)果與用戶興趣匹配程度的指標(biāo)是__________。2.在京東物流調(diào)度中，最小化配送時間通常采用__________優(yōu)化算法。3.京東金融反欺詐系統(tǒng)中，用于衡量模型預(yù)測準(zhǔn)確性的指標(biāo)是__________。4.商品搜索中的TF-IDF算法，其核心思想是__________。5.廣告系統(tǒng)中的LambdaMART算法，其優(yōu)化目標(biāo)是在__________約束下最大化排序得分。三、簡答題（共3題，每題10分，總計30分）1.簡述京東推薦系統(tǒng)中深度學(xué)習(xí)模型（如Wide&Deep）的應(yīng)用及其優(yōu)勢。2.在京東物流場景下，如何利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）優(yōu)化配送路徑規(guī)劃？3.京東金融風(fēng)控系統(tǒng)中，如何處理數(shù)據(jù)不平衡問題（如正負(fù)樣本比例嚴(yán)重傾斜）？四、編程題（共2題，每題15分，總計30分）1.假設(shè)京東商品數(shù)據(jù)包含用戶ID、商品ID和評分，請用Python實(shí)現(xiàn)基于用戶的協(xié)同過濾算法（User-BasedCF），計算用戶A與用戶B的相似度（使用余弦相似度）。python示例數(shù)據(jù)ratings={'A':{'商品1':5,'商品2':3,'商品3':4},'B':{'商品1':4,'商品2':1,'商品3':5},'C':{'商品1':3,'商品2':4,'商品3':2}}2.在京東廣告系統(tǒng)中，請設(shè)計一個簡單的邏輯回歸模型（使用Python和Scikit-learn），用于預(yù)估用戶點(diǎn)擊廣告的概率。假設(shè)特征包括用戶年齡、性別（0/1）、是否歷史點(diǎn)擊過（0/1）。python示例數(shù)據(jù)data=[[25,1,1,0.8],[35,0,0,0.2],[20,1,0,0.5],...更多數(shù)據(jù)]labels=[1,0,1,...]#點(diǎn)擊/未點(diǎn)擊標(biāo)簽五、綜合應(yīng)用題（共1題，20分）京東的商品搜索系統(tǒng)需要根據(jù)用戶查詢和商品特征進(jìn)行實(shí)時排序，請設(shè)計一個排序策略，包含以下要素：1.列出至少5個影響排序的關(guān)鍵特征。2.說明如何結(jié)合業(yè)務(wù)場景（如618大促）調(diào)整排序權(quán)重。3.簡述如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型優(yōu)化排序效果。參考答案及解析一、選擇題答案及解析1.C解析：MatrixFactorization（矩陣分解）屬于隱式反饋的協(xié)同過濾，而User-BasedCF、Item-BasedCF和Neighborhood-BasedCF均屬于基于用戶的協(xié)同過濾方法。2.C解析：GeneticAlgorithm（遺傳算法）適用于解決復(fù)雜的組合優(yōu)化問題，如VRP；Dijkstra和A主要用于單源最短路徑；Bellman-Ford用于動態(tài)規(guī)劃路徑。3.B解析：K-Means聚類常用于異常檢測，通過識別偏離群組的樣本；決策樹、邏輯回歸和STGNN更多用于分類或時序預(yù)測。4.D解析：廣告投放策略屬于主觀干預(yù)因素，而用戶歷史行為、銷量和價格是客觀指標(biāo)。5.C解析：FocalLoss適用于處理數(shù)據(jù)不平衡問題，通過降低易分樣本的權(quán)重；MSE、HingeLoss和Cross-EntropyLoss均不直接針對不平衡問題。二、填空題答案及解析1.準(zhǔn)確率（Precision）或召回率（Recall）解析：推薦系統(tǒng)的核心指標(biāo)是評估推薦結(jié)果與用戶興趣的匹配程度，常用Precision（推薦結(jié)果中用戶喜歡的比例）或Recall（用戶喜歡的被推薦的比例）。2.車輛路徑優(yōu)化（VRP）算法解析：京東物流場景下，VRP算法（如遺傳算法、模擬退火）用于最小化配送時間或成本。3.AUC（AreaUnderCurve）或F1分?jǐn)?shù)解析：金融風(fēng)控中常用AUC衡量模型區(qū)分正負(fù)樣本的能力，或F1分?jǐn)?shù)平衡精確率和召回率。4.降低詞頻，突出逆文檔頻率解析：TF-IDF的核心思想是降低高頻詞（如“京東”）的權(quán)重，同時提升稀有詞（如“智能客服”）的重要性。5.L2正則化（L2Regularization）解析：LambdaMART是一種改進(jìn)的AdaBoost算法，通過L2正則化防止過擬合。三、簡答題答案及解析1.Wide&Deep模型在京東推薦中的應(yīng)用及優(yōu)勢答案：Wide&Deep模型結(jié)合了記憶網(wǎng)絡(luò)（Wide部分）和深度網(wǎng)絡(luò)（Deep部分），Wide部分捕捉用戶與商品的固定特征關(guān)聯(lián)，Deep部分學(xué)習(xí)高階特征交互。在京東推薦中，可利用Wide部分強(qiáng)化用戶歷史行為特征，Deep部分挖掘潛在關(guān)聯(lián)，提升長期推薦效果。解析：該模型在電商推薦中廣泛用于兼顧短期熱門（記憶）和長期興趣（深度）。2.GNN在京東物流路徑規(guī)劃中的應(yīng)用答案：GNN可將配送點(diǎn)抽象為節(jié)點(diǎn)，道路為邊，通過學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)間關(guān)系優(yōu)化路徑。京東可利用GNN動態(tài)調(diào)整權(quán)重，考慮實(shí)時路況、訂單密度等因素，提升調(diào)度效率。解析：GNN擅長處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，適合物流場景的復(fù)雜依賴關(guān)系。3.京東金融反欺詐中的數(shù)據(jù)不平衡處理答案：可采用過采樣（如SMOTE）、欠采樣、代價敏感學(xué)習(xí)（如調(diào)整損失函數(shù)權(quán)重）或集成方法（如XGBoost的scale_pos_weight參數(shù)）。解析：金融欺詐樣本通常稀少，需針對性處理。四、編程題答案及解析1.User-BasedCF實(shí)現(xiàn)pythonimportnumpyasnpfromscipy.spatial.distanceimportcosinedefcosine_similarity(ratings,user1,user2):common_items=set(ratings[user1])&set(ratings[user2])ifnotcommon_items:return0.0vec1=np.array([ratings[user1][item]foritemincommon_items])vec2=np.array([ratings[user2][item]foritemincommon_items])return1-cosine(vec1,vec2)示例調(diào)用similarity=cosine_similarity(ratings,'A','B')print(f"UserA與UserB的相似度：{similarity:.4f}")解析：通過余弦相似度計算共同項(xiàng)目的評分向量夾角，值越接近1越相似。2.邏輯回歸模型實(shí)現(xiàn)pythonfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitX_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(data,labels,test_size=0.2,random_state=42)model=LogisticRegression(C=1.0,solver='liblinear')model.fit(X_train,y_train)print(f"模型準(zhǔn)確率：{model.score(X_test,y_test):.4f}")解析：Scikit-learn的LogisticRegression可快速實(shí)現(xiàn)分類，需注意特征工程和過擬合問題。五、綜合應(yīng)用題答案及解析京東商品搜索排序策略設(shè)計1.關(guān)鍵特征：-商品銷量（實(shí)時或周期性）-用戶歷史點(diǎn)擊/購買行為-商品價格區(qū)間（如618折扣）-用戶搜索意圖（通過語義分析）-商品新度/時效性（如生鮮）2.業(yè)務(wù)