2026年京東算法工程師筆試機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建要點(diǎn)練習(xí)與解答一、選擇題（共5題，每題2分）1.京東在用戶行為預(yù)測(cè)中，常用的特征工程方法不包括以下哪項(xiàng)？A.基于時(shí)序聚合的特征提取B.基于用戶屬性的交叉特征C.基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征傳遞D.基于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)的描述性統(tǒng)計(jì)量2.在京東的物流路徑優(yōu)化場(chǎng)景中，若需處理大規(guī)模稀疏數(shù)據(jù)，以下哪種模型更適用？A.線性回歸模型B.決策樹(shù)模型C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型D.均值場(chǎng)模型3.京東金融風(fēng)控中，若樣本不均衡（欺詐樣本占比極低），以下哪種處理方法更合適？A.直接使用邏輯回歸模型B.過(guò)采樣（SMOTE）C.下采樣D.調(diào)整類(lèi)別權(quán)重4.在構(gòu)建京東618大促的商品推薦模型時(shí)，以下哪個(gè)指標(biāo)最適合評(píng)估模型效果？A.AUCB.F1-scoreC.Precision@KD.LogLoss5.京東的客服意圖識(shí)別任務(wù)中，若需處理多輪對(duì)話數(shù)據(jù)，以下哪種模型架構(gòu)更優(yōu)？A.單層感知機(jī)B.BiLSTMC.CNND.傳統(tǒng)貝葉斯模型二、填空題（共5題，每題2分）6.在京東的供應(yīng)鏈預(yù)測(cè)任務(wù)中，若需處理長(zhǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)，常用的分解方法有______和______。（答案：趨勢(shì)分解；季節(jié)分解）7.京東的欺詐檢測(cè)模型中，常用的異常值檢測(cè)算法包括______和______。（答案：孤立森林；DBSCAN）8.在京東的商品相似度計(jì)算中，基于余弦相似度的向量表示通常需要經(jīng)過(guò)______和______處理。（答案：TF-IDF；歸一化）9.京東的個(gè)性化推薦系統(tǒng)中，常用的冷啟動(dòng)解決方案包括______和______。（答案：基于規(guī)則的推薦；熱門(mén)推薦）10.在京東的電商評(píng)論情感分析中，若需處理多模態(tài)數(shù)據(jù)（文本+圖片），常用的融合方法有______和______。（答案：注意力機(jī)制；多模態(tài)特征拼接）三、簡(jiǎn)答題（共4題，每題5分）11.簡(jiǎn)述京東在用戶畫(huà)像構(gòu)建中，如何處理高維稀疏數(shù)據(jù)？答案要點(diǎn)：1.降維技術(shù)：使用PCA或LDA進(jìn)行特征降維，去除冗余信息。2.特征選擇：基于統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)（如卡方檢驗(yàn)）或模型嵌入（如Lasso）篩選關(guān)鍵特征。3.矩陣分解：通過(guò)NMF或因子分析將稀疏矩陣轉(zhuǎn)化為低秩表示。4.嵌入學(xué)習(xí)：將用戶屬性嵌入到低維向量空間，便于后續(xù)建模。12.京東的物流路徑優(yōu)化問(wèn)題中，如何平衡時(shí)間成本與運(yùn)輸費(fèi)用？答案要點(diǎn)：1.多目標(biāo)優(yōu)化：構(gòu)建帶權(quán)重的目標(biāo)函數(shù)（如α×?xí)r間成本+β×運(yùn)輸費(fèi)用）。2.約束條件：加入車(chē)輛載重、時(shí)效限制等硬約束。3.啟發(fā)式算法：使用遺傳算法或模擬退火優(yōu)化路徑。4.動(dòng)態(tài)調(diào)整：結(jié)合實(shí)時(shí)路況數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整路徑。13.京東金融風(fēng)控中，如何處理“假陰性”（正常用戶被誤判為欺詐）問(wèn)題？答案要點(diǎn)：1.成本矩陣優(yōu)化：調(diào)整分類(lèi)閾值，優(yōu)先減少假陰性損失。2.負(fù)樣本挖掘：通過(guò)聚類(lèi)分析挖掘潛在欺詐模式。3.規(guī)則補(bǔ)充：加入業(yè)務(wù)規(guī)則（如大額交易限制）強(qiáng)化校驗(yàn)。4.模型迭代：使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)補(bǔ)充標(biāo)注數(shù)據(jù)。14.京東的商品推薦系統(tǒng)中，如何解決“冷啟動(dòng)”問(wèn)題？答案要點(diǎn)：1.基于內(nèi)容的推薦：利用商品屬性（如類(lèi)別、品牌）推薦給新用戶。2.基于規(guī)則的推薦：優(yōu)先推薦熱門(mén)商品或系統(tǒng)默認(rèn)推薦。3.嵌入技術(shù)：使用圖嵌入（如Node2Vec）將冷啟動(dòng)節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)到已知節(jié)點(diǎn)。4.A/B測(cè)試：通過(guò)實(shí)驗(yàn)動(dòng)態(tài)調(diào)整冷啟動(dòng)策略。四、計(jì)算題（共2題，每題10分）15.京東的電商用戶流失預(yù)測(cè)任務(wù)中，給定以下數(shù)據(jù)：-真實(shí)流失用戶（正樣本）：100人，誤判為流失：20人-真實(shí)未流失用戶（負(fù)樣本）：9000人，誤判為未流失：800人計(jì)算模型的Precision、Recall和F1-score。答案：1.Precision（精確率）=TP/(TP+FP)=100/(100+800)=11.1%2.Recall（召回率）=TP/(TP+FN)=100/(100+20)=83.3%3.F1-score=2×Precision×Recall/(Precision+Recall)=0.181816.京東的物流路徑優(yōu)化問(wèn)題中，給定以下約束條件：-車(chē)輛最大載重：10噸-路徑總時(shí)長(zhǎng)上限：8小時(shí)-禁止經(jīng)過(guò)區(qū)域：3個(gè)-必須訪問(wèn)節(jié)點(diǎn)：5個(gè)設(shè)計(jì)一個(gè)基于Dijkstra算法的優(yōu)化流程。答案要點(diǎn)：1.圖構(gòu)建：將節(jié)點(diǎn)視為頂點(diǎn)，邊權(quán)重為時(shí)間或距離，加入載重、時(shí)效約束。2.預(yù)處理：-禁止區(qū)域節(jié)點(diǎn)設(shè)為不可達(dá)（無(wú)窮權(quán)重）。-必須訪問(wèn)節(jié)點(diǎn)加入路徑優(yōu)先隊(duì)列。3.Dijkstra執(zhí)行：-動(dòng)態(tài)更新節(jié)點(diǎn)優(yōu)先級(jí)，考慮載重限制（如剩余載重不足則跳過(guò)高成本邊）。4.后處理：檢查是否滿足所有約束，若不滿足則回溯調(diào)整。五、開(kāi)放題（共1題，15分）17.結(jié)合京東的業(yè)務(wù)場(chǎng)景（如電商、物流、金融），論述如何設(shè)計(jì)一個(gè)可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)架構(gòu)，并說(shuō)明關(guān)鍵模塊的功能。答案要點(diǎn)：1.數(shù)據(jù)層：-數(shù)據(jù)采集（實(shí)時(shí)日志、用戶行為數(shù)據(jù)）。-數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（HDFS+HBase，支持海量寫(xiě)入）。-數(shù)據(jù)清洗（缺失值填充、異常值處理）。2.特征工程層：-特征提?。〞r(shí)序特征、文本特征）。-特征存儲(chǔ)（FeatureStore，支持在線查詢(xún)）。3.模型訓(xùn)練層：-分布式訓(xùn)練（SparkMLlib，支持GPU加速）。-自動(dòng)調(diào)參（Hyperopt+Ray，減少人工干預(yù)）。4.模型部署層：-推理服務(wù)（TensorFlowServing，低延遲響應(yīng)）。-監(jiān)控系統(tǒng)（Prometheus+Grafana，實(shí)時(shí)跟蹤模型性能）。5.業(yè)務(wù)適配層：-電商推薦（個(gè)性化召回+排序）。-