2026年京東算法工程師筆試真題及解析一、選擇題（共5題，每題2分，共10分）1.京東推薦系統(tǒng)中的冷啟動問題，以下哪種策略通常效果最好？A.基于規(guī)則的推薦B.基于內(nèi)容的推薦C.基于協(xié)同過濾的推薦D.混合推薦（基于規(guī)則與協(xié)同過濾的結(jié)合）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.遺傳算法D.模擬退火算法3.京東金融風控系統(tǒng)中，用于檢測異常交易行為的算法通常是？A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡C.邏輯回歸D.異常檢測算法（如孤立森林）4.在京東商品搜索排序中，以下哪種指標最能體現(xiàn)用戶滿意度？A.點擊率（CTR）B.轉(zhuǎn)化率（CVR）C.布局質(zhì)量（如相關性）D.查詢效率（如響應時間）5.京東客服智能問答系統(tǒng)中，以下哪種技術最適合處理多輪對話中的上下文理解？A.機器翻譯B.語義角色標注（SRL）C.上下文編碼器（如BERT）D.命名實體識別（NER）二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.京東推薦系統(tǒng)中的TF-IDF算法主要用于計算商品特征的重要性。2.京東物流中的蟻群算法常用于解決路徑優(yōu)化問題，其核心思想是通過信息素的積累與更新來引導路徑選擇。3.京東金融反欺詐中，圖神經(jīng)網(wǎng)絡（GNN）能夠有效建模用戶行為之間的關聯(lián)性，從而識別團伙欺詐。4.京東搜索排序中的LambdaMART算法是一種改進的梯度提升決策樹，其特點是能夠平衡精度與效率。5.京東客服系統(tǒng)中，強化學習可以用于動態(tài)調(diào)整回復策略，以最大化用戶滿意度。三、簡答題（共3題，每題5分，共15分）1.簡述京東推薦系統(tǒng)中召回和排序階段的區(qū)別，并說明各自常用的算法。答：-召回階段：目的是從海量商品中快速篩選出候選集，常用算法包括：-協(xié)同過濾（如UserCF、ItemCF）-基于規(guī)則的推薦（如時間、熱度）-混合推薦（結(jié)合多種策略）-排序階段：對召回的候選集進行精排，常用算法包括：-混合排序（如LambdaMART、GBDT）-深度學習模型（如Wide&Deep、DeepFM）-業(yè)務規(guī)則加權(quán)（如價格、品牌權(quán)重）2.京東物流路徑優(yōu)化中，如何平衡配送時效與運輸成本？請說明關鍵約束條件。答：-平衡策略：-動態(tài)調(diào)度：根據(jù)實時路況調(diào)整路徑。-多級優(yōu)化：先粗排（如區(qū)域劃分），再精排（如具體路段）。-成本權(quán)重調(diào)整：在目標函數(shù)中設置時效與成本的比例（如θ·時效+(1-θ)·成本）。-關鍵約束條件：-車輛載重與續(xù)航限制。-配送時間窗口（如最早/最晚送達時間）。-交通規(guī)則（如限行路段）。-特殊需求（如冷鏈配送溫度要求）。3.京東金融風控中，如何利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡（GNN）檢測團伙欺詐？請說明原理。答：-原理：GNN通過節(jié)點間消息傳遞學習用戶行為模式，團伙欺詐通常表現(xiàn)為：-用戶間存在緊密的關聯(lián)關系（如頻繁交易、共同注冊IP）。-行為特征相似（如消費金額、時間規(guī)律）。-應用：-將用戶、設備、IP等作為節(jié)點，交易行為作為邊構(gòu)建圖。-利用GNN提取子圖特征（如社團結(jié)構(gòu)），識別異常子群。-結(jié)合傳統(tǒng)模型（如邏輯回歸）進行綜合判斷。四、編程題（共2題，每題10分，共20分）1.京東商品搜索中，給定一個商品列表及其相關性評分，請實現(xiàn)一個Top-K排序算法（如快速排序），輸出相關性最高的K個商品。輸入：pythongoods=[{"id":1,"score":0.85},{"id":2,"score":0.92},{"id":3,"score":0.78},{"id":4,"score":0.95},{"id":5,"score":0.88}]K=3輸出：python[{"id":4,"score":0.95},{"id":2,"score":0.92},{"id":5,"score":0.88}]代碼示例：pythondeftop_k_sort(goods,K):goods.sort(key=lambdax:x["score"],reverse=True)returngoods[:K]2.京東推薦系統(tǒng)中，給定用戶歷史行為數(shù)據(jù)（如購買記錄），請實現(xiàn)一個簡單的協(xié)同過濾（UserCF）相似度計算函數(shù)，輸出與目標用戶最相似的Top-N用戶。輸入：pythonuser_items={"user1":{"item1":1,"item2":3,"item3":0},"user2":{"item1":2,"item3":1},"user3":{"item2":4,"item3":1},"user4":{"item1":1,"item2":2,"item3":0}}target_user="user1"N=2輸出：python["user3","user4"]代碼示例：pythondefusercf_similarity(user_items,target_user,N):target_items=set(user_items[target_user].keys())similarity_scores={}foruser,itemsinuser_items.items():ifuser==target_user:continuecommon_items=target_items&set(items.keys())ifnotcommon_items:continuesim=len(common_items)/(len(target_items)+len(items)-len(common_items))similarity_scores[user]=simreturnsorted(similarity_scores.items(),key=lambdax:x[1],reverse=True)[:N]五、開放題（共1題，共15分）1.京東客服系統(tǒng)中，如何設計一個能夠動態(tài)調(diào)整回復策略的強化學習模型？請說明關鍵步驟和挑戰(zhàn)。答：-關鍵步驟：1.環(huán)境建模：-狀態(tài)（用戶Query、歷史對話、用戶情緒）。-動作（回復模板、知識庫檢索、人工介入）。-獎勵（用戶滿意度評分、解決率、響應時間）。2.算法選擇：-DQN（離散動作空間）或Actor-Critic（連續(xù)動作空間）。-多步回報（考慮長期影響）。3.訓練與部署：-離線數(shù)據(jù)預訓練（利用歷史對話數(shù)據(jù)）。-在線迭代（根據(jù)用戶反饋更新策略）。4.約束處理：-避免毒性回復（如使用規(guī)則過濾不當言論）。-人工審核（關鍵場景下強制人工介入）。-挑戰(zhàn)：-樣本不均衡：多數(shù)對話簡單，少數(shù)復雜場景數(shù)據(jù)稀疏。-獎勵定義困難：用戶滿意度難以量化。-長期依賴：對話歷史過長時，模型難以捕捉上下文。-公平性：避免算法產(chǎn)生歧視性回復。答案及解析一、選擇題答案1.D（混合推薦能結(jié)合冷啟動和熱啟動優(yōu)勢，效果最佳）2.C（遺傳算法適合動態(tài)環(huán)境下的多目標優(yōu)化）3.D（異常檢測算法能識別偏離正常模式的交易）4.B（轉(zhuǎn)化率直接反映用戶購買意愿）5.C（BERT等上下文編碼器能捕捉多輪對話語義）二、填空題解析1.TF-IDF計算特征重要性，用于推薦系統(tǒng)的初步篩選。2.蟻群算法通過信息素機制模擬螞蟻覓食，解決路徑優(yōu)化問題。3.GNN通過節(jié)點間關系建模，識別團伙欺詐的隱式關聯(lián)。4.LambdaMART結(jié)合GBDT的穩(wěn)定性和排序效率。5.強化學習通過動態(tài)調(diào)整策略最大化用戶滿意度。三、簡答題解析1.召回與排序區(qū)別：-召回關注“廣度”，排序關注“精度”，常用算法各有側(cè)重（如召回用UserCF，排序用DeepFM）。2.物流路徑優(yōu)化：-平衡策略依賴動態(tài)調(diào)度和多級優(yōu)化，約束條件包括車輛、時間窗口、交通規(guī)則等。3.GNN檢測團伙欺詐：-通過圖結(jié)構(gòu)建模用戶行為關聯(lián)，識別異常子群，結(jié)合傳統(tǒng)模型提高準確率。四、編程題解析1.Top-K排序：-快速排序或堆排序均可，