2026年京東算法工程師筆試重點(diǎn)知識(shí)練習(xí)題及答案一、選擇題（共5題，每題2分）1.京東推薦系統(tǒng)常用的召回策略中，以下哪一項(xiàng)不屬于基于內(nèi)容的召回？A.基于用戶歷史瀏覽商品的TF-IDF召回B.基于商品屬性的余弦相似度召回C.基于協(xié)同過濾的近鄰用戶商品召回D.基于文本分析的相似商品召回2.在京東物流路徑優(yōu)化場景中，以下哪種算法通常用于解決車輛路徑問題（VRP）？A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)C.模擬退火算法D.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)3.京東金融風(fēng)控系統(tǒng)中，用于檢測異常交易的特征工程方法中，以下哪一項(xiàng)最常用于處理高維稀疏數(shù)據(jù)？A.PCA降維B.決策樹特征選擇C.LDA主題模型D.Autoencoder自編碼4.在京東廣告點(diǎn)擊率預(yù)估（CTR）場景中，以下哪一項(xiàng)屬于上下文特征？A.用戶歷史購買行為B.廣告點(diǎn)擊時(shí)間C.用戶設(shè)備型號(hào)D.商品類別標(biāo)簽5.京東智能客服中，用于處理用戶意圖識(shí)別的模型中，以下哪一項(xiàng)不屬于Transformer架構(gòu)的優(yōu)勢？A.并行計(jì)算能力B.長依賴建模能力C.動(dòng)態(tài)注意力機(jī)制D.對(duì)稀疏數(shù)據(jù)的處理能力二、填空題（共5題，每題2分）1.京東商品推薦系統(tǒng)中，常用的排序模型有______和______。2.在京東物流場景中，動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃常用的啟發(fā)式算法包括______和______。3.京東金融反欺詐系統(tǒng)中，用于檢測用戶行為異常的常用統(tǒng)計(jì)方法有______和______。4.在京東廣告系統(tǒng)中，CTR預(yù)估常用的特征交叉方法包括______和______。5.京東智能客服中，用于處理多輪對(duì)話的模型架構(gòu)通常是______或______。三、簡答題（共5題，每題5分）1.簡述京東推薦系統(tǒng)中召回和排序的區(qū)別，并舉例說明各自的優(yōu)缺點(diǎn)。2.在京東物流場景中，動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃與靜態(tài)路徑規(guī)劃有何區(qū)別？如何解決動(dòng)態(tài)路徑中的實(shí)時(shí)性優(yōu)化問題？3.京東金融風(fēng)控系統(tǒng)中，如何利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）進(jìn)行欺詐檢測？簡述其原理和優(yōu)勢。4.在京東廣告系統(tǒng)中，如何解決CTR預(yù)估中的冷啟動(dòng)問題？列舉至少三種方法并簡述原理。5.京東智能客服中，如何評(píng)估對(duì)話系統(tǒng)的效果？常用的評(píng)估指標(biāo)有哪些？四、編程題（共2題，每題10分）1.假設(shè)京東商品推薦系統(tǒng)中需要計(jì)算用戶與商品的相似度，請用Python實(shí)現(xiàn)基于余弦相似度的相似度計(jì)算函數(shù)，輸入為用戶歷史購買向量（列表形式）和商品特征向量（列表形式），輸出為相似度分?jǐn)?shù)（0-1之間）。2.京東廣告系統(tǒng)中，需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡單的LRU緩存機(jī)制，用于存儲(chǔ)最近訪問的廣告ID，當(dāng)緩存滿時(shí)，需要淘汰最久未使用的廣告ID。請用Python實(shí)現(xiàn)該機(jī)制，要求支持添加廣告ID和獲取緩存內(nèi)容。五、開放題（共1題，15分）假設(shè)京東需要優(yōu)化其商品詳情頁的排序算法，以提高用戶點(diǎn)擊率。請?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)包含召回、排序和重排三個(gè)階段的優(yōu)化方案，并說明每個(gè)階段的關(guān)鍵技術(shù)和評(píng)價(jià)指標(biāo)。答案及解析一、選擇題答案及解析1.C-解析：基于內(nèi)容的召回主要利用商品屬性（如文本描述、圖片特征等）進(jìn)行相似度匹配，選項(xiàng)A、B、D均屬于此范疇；選項(xiàng)C屬于協(xié)同過濾，基于用戶行為而非內(nèi)容。2.C-解析：VRP是典型的組合優(yōu)化問題，模擬退火算法是一種啟發(fā)式優(yōu)化方法，常用于此類問題；其他選項(xiàng)均不適用于路徑優(yōu)化。3.A-解析：金融風(fēng)控?cái)?shù)據(jù)通常高維稀疏，PCA能有效降維并保留主要信息；其他選項(xiàng)或適用于其他場景（如決策樹用于特征選擇，LDA用于文本主題，Autoencoder用于無監(jiān)督降維）。4.C-解析：上下文特征與用戶當(dāng)前行為相關(guān)，如設(shè)備型號(hào)、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境等；其他選項(xiàng)屬于用戶歷史行為或商品屬性。5.D-解析：Transformer擅長處理序列數(shù)據(jù)，優(yōu)勢在于并行計(jì)算、長依賴建模和動(dòng)態(tài)注意力；但對(duì)稀疏數(shù)據(jù)處理能力較弱，通常需要結(jié)合其他方法。二、填空題答案及解析1.京東商品推薦系統(tǒng)中，常用的排序模型有LambdaMART和DeepFM。-解析：LambdaMART是梯度提升樹模型，適用于特征工程完善場景；DeepFM結(jié)合了FM和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，適合高維稀疏數(shù)據(jù)。2.在京東物流場景中，動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃常用的啟發(fā)式算法包括遺傳算法和蟻群算法。-解析：遺傳算法通過模擬生物進(jìn)化優(yōu)化路徑；蟻群算法利用信息素動(dòng)態(tài)調(diào)整路徑，適用于動(dòng)態(tài)變化場景。3.京東金融反欺詐系統(tǒng)中，用于檢測用戶行為異常的常用統(tǒng)計(jì)方法有3-Sigma法則和孤立森林。-解析：3-Sigma法則用于檢測離群點(diǎn)；孤立森林適用于高維數(shù)據(jù)異常檢測。4.在京東廣告系統(tǒng)中，CTR預(yù)估常用的特征交叉方法包括多項(xiàng)式特征和嵌入式特征交叉。-解析：多項(xiàng)式特征通過組合原始特征生成新特征；嵌入式特征交叉將類別特征嵌入連續(xù)向量空間。5.京東智能客服中，用于處理多輪對(duì)話的模型架構(gòu)通常是RNN或Transformer。-解析：RNN及其變體（如LSTM）能處理時(shí)序依賴；Transformer通過注意力機(jī)制提升多輪對(duì)話效果。三、簡答題答案及解析1.召回和排序的區(qū)別及優(yōu)缺點(diǎn)-召回：目的是從海量商品中篩選出與用戶可能感興趣的相關(guān)商品，常用方法包括基于內(nèi)容的召回、協(xié)同過濾召回等。-優(yōu)點(diǎn)：覆蓋面廣，能發(fā)現(xiàn)新興趣；缺點(diǎn)：精度較低，可能包含大量不相關(guān)商品。-排序：在召回結(jié)果基礎(chǔ)上，根據(jù)用戶偏好對(duì)商品進(jìn)行精準(zhǔn)排序，常用方法包括LambdaMART、DeepFM等。-優(yōu)點(diǎn)：精度高，能有效提升點(diǎn)擊率；缺點(diǎn)：依賴召回結(jié)果，計(jì)算量大。2.動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃與靜態(tài)路徑規(guī)劃的區(qū)別及優(yōu)化-區(qū)別：靜態(tài)路徑規(guī)劃基于預(yù)設(shè)路線，不隨實(shí)時(shí)變化調(diào)整；動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃根據(jù)實(shí)時(shí)路況（如擁堵、天氣）動(dòng)態(tài)優(yōu)化。-優(yōu)化方法：實(shí)時(shí)更新路網(wǎng)權(quán)重（如使用Dijkstra算法結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)）、分段規(guī)劃（將路徑拆分為多個(gè)子段動(dòng)態(tài)調(diào)整）。3.GNN在欺詐檢測中的應(yīng)用-原理：將用戶行為、交易關(guān)系建模為圖，通過GNN學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)（用戶/交易）的表示，識(shí)別異常模式。-優(yōu)勢：能捕捉復(fù)雜關(guān)系（如團(tuán)伙欺詐），適用于高維稀疏數(shù)據(jù)。4.CTR預(yù)估冷啟動(dòng)解決方案-方法1：利用用戶注冊信息或靜態(tài)特征（如地域、設(shè)備）進(jìn)行初步預(yù)估。-方法2：利用知識(shí)圖譜補(bǔ)全特征（如品牌、品類關(guān)聯(lián)）。-方法3：采用多任務(wù)學(xué)習(xí)，結(jié)合其他場景（如搜索）數(shù)據(jù)。5.對(duì)話系統(tǒng)效果評(píng)估指標(biāo)-BLEU：評(píng)估生成文本與參考文本的相似度。-ROUGE：用于評(píng)估摘要生成效果。-用戶滿意度調(diào)研：通過問卷或NPS評(píng)分評(píng)估。四、編程題答案及解析1.余弦相似度計(jì)算函數(shù)pythonimportnumpyasnpdefcosine_similarity(user_vec,item_vec):user_vec=np.array(user_vec)item_vec=np.array(item_vec)dot_product=np.dot(user_vec,item_vec)norm_user=np.linalg.norm(user_vec)norm_item=np.linalg.norm(item_vec)similarity=dot_product/(norm_usernorm_item)returnfloat(similarity)2.LRU緩存機(jī)制pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity):self.capacity=capacityself.cache={}self.order=[]defget(self,key):ifkeyinself.cache:self.order.remove(key)self.order.append(key)returnself.cache[key]return-1defput(self,key,value):ifkeyinself.cache:self.order.remove(key)eliflen(self.cache)>=self.capacity:self.cache.pop(self.order.pop(0))self.cache[key]=valueself.order.append(key)五、開放題答案及解析商品詳情頁排序優(yōu)化方案1.召回階段：-方法：結(jié)合商品屬性（如關(guān)鍵詞、圖片特征）和用戶行為（如搜索歷史、瀏覽記錄）進(jìn)行多維度召回。-評(píng)價(jià)指標(biāo)：