2026年京東算法工程師筆試核心考點(diǎn)鞏固練習(xí)題含答案一、選擇題（共5題，每題2分，共10分）1.在京東物流路徑優(yōu)化中，以下哪種算法最適合解決動(dòng)態(tài)車輛路徑問題（VRP）？A.Dijkstra算法B.遺傳算法C.動(dòng)態(tài)規(guī)劃D.貪心算法2.京東推薦系統(tǒng)中，用于衡量用戶行為與物品關(guān)聯(lián)度的指標(biāo)是？A.方差B.余弦相似度C.皮爾遜相關(guān)系數(shù)D.曼哈頓距離3.在京東廣告點(diǎn)擊率預(yù)估（CTR）任務(wù)中，以下哪種特征工程方法最常用？A.主成分分析（PCA）B.特征交叉C.灰度化處理D.歸一化4.京東金融風(fēng)控系統(tǒng)中，用于檢測(cè)異常交易模式的模型是？A.決策樹B.自編碼器C.邏輯回歸D.隨機(jī)森林5.在京東電商商品聚類中，以下哪種距離度量最適合高維稀疏數(shù)據(jù)？A.歐氏距離B.余弦距離C.馬氏距離D.曼哈頓距離二、填空題（共5題，每題2分，共10分）1.京東搜索排序中，常用的查詢重定向技術(shù)是__________。2.京東客服智能問答系統(tǒng)中，用于衡量答案準(zhǔn)確性的指標(biāo)是__________。3.在京東庫存管理中，__________算法常用于預(yù)測(cè)需求。4.京東人臉識(shí)別系統(tǒng)中，常用的特征提取方法是__________。5.京東自動(dòng)駕駛項(xiàng)目中，__________算法用于路徑規(guī)劃。三、簡(jiǎn)答題（共3題，每題5分，共15分）1.簡(jiǎn)述京東商品推薦系統(tǒng)中，冷啟動(dòng)問題的解決方案。2.解釋京東廣告系統(tǒng)中的LambdaMART算法及其優(yōu)勢(shì)。3.描述京東金融反欺詐系統(tǒng)中，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場(chǎng)景。四、編程題（共2題，每題10分，共20分）1.編寫Python代碼，實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)單的協(xié)同過濾推薦算法（基于用戶評(píng)分矩陣），要求：-輸入：用戶-物品評(píng)分矩陣-輸出：用戶未評(píng)分物品的預(yù)測(cè)評(píng)分-算法：基于用戶的余弦相似度2.編寫Python代碼，實(shí)現(xiàn)一個(gè)LRU緩存機(jī)制的LRU算法（使用哈希表和雙向鏈表），要求：-功能：支持get和put操作，保證緩存容量限制-輸出：每次操作后的緩存狀態(tài)五、綜合題（共1題，20分）京東電商平臺(tái)需要設(shè)計(jì)一個(gè)實(shí)時(shí)用戶行為分析系統(tǒng)，要求：1.描述系統(tǒng)架構(gòu)（數(shù)據(jù)采集、處理、分析）2.列出關(guān)鍵算法（如實(shí)時(shí)推薦、異常檢測(cè)）3.說明技術(shù)選型（如Spark、Flink）4.分析系統(tǒng)優(yōu)缺點(diǎn)及改進(jìn)方向答案與解析一、選擇題1.B.遺傳算法解析：動(dòng)態(tài)車輛路徑問題（VRP）具有NP-hard特性，遺傳算法適合解決此類復(fù)雜優(yōu)化問題。Dijkstra算法用于單源最短路徑，動(dòng)態(tài)規(guī)劃適用于確定性問題，貪心算法無法保證全局最優(yōu)。2.B.余弦相似度解析：推薦系統(tǒng)通過計(jì)算用戶行為向量與物品特征向量的夾角來衡量關(guān)聯(lián)度，余弦相似度適用于高維稀疏數(shù)據(jù)。方差衡量離散程度，皮爾遜相關(guān)系數(shù)適用于連續(xù)數(shù)值，曼哈頓距離適用于網(wǎng)格數(shù)據(jù)。3.B.特征交叉解析：CTR預(yù)估中，特征交叉能有效融合多維度信息，提升模型效果。PCA用于降維，灰度化處理適用于圖像，歸一化僅改變尺度。4.B.自編碼器解析：自編碼器擅長(zhǎng)學(xué)習(xí)異常數(shù)據(jù)表示，常用于金融欺詐檢測(cè)。決策樹適用于分類，邏輯回歸用于線性關(guān)系，隨機(jī)森林抗過擬合。5.B.余弦距離解析：高維稀疏數(shù)據(jù)中，余弦距離能更好地反映向量方向相似性。歐氏距離受維度災(zāi)難影響，馬氏距離假設(shè)數(shù)據(jù)正態(tài)分布，曼哈頓距離適用于網(wǎng)格距離。二、填空題1.查詢重定向解析：京東搜索通過重定向?qū)⒛：樵冇成涞骄_查詢，提升匹配度。2.BLEU（BilingualEvaluationUnderstudy）解析：客服問答系統(tǒng)常用BLEU等指標(biāo)評(píng)估機(jī)器生成文本與參考答案的相似度。3.ARIMA（自回歸積分移動(dòng)平均）解析：電商庫存管理常用ARIMA預(yù)測(cè)需求，結(jié)合歷史銷售數(shù)據(jù)。4.深度特征提取解析：京東人臉識(shí)別采用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)（如VGG、ResNet）提取高維特征。5.A（A星）解析：自動(dòng)駕駛路徑規(guī)劃常用A算法結(jié)合啟發(fā)式搜索優(yōu)化效率。三、簡(jiǎn)答題1.冷啟動(dòng)問題解決方案-用戶冷啟動(dòng)：基于用戶注冊(cè)信息、興趣標(biāo)簽等進(jìn)行內(nèi)容推薦。-物品冷啟動(dòng)：利用物品屬性（如類別、品牌）進(jìn)行相似物品推薦。-結(jié)合行為數(shù)據(jù)：通過少量行為數(shù)據(jù)補(bǔ)充冷啟動(dòng)信息，如會(huì)話內(nèi)推薦。2.LambdaMART算法優(yōu)勢(shì)-改進(jìn)AdaBoost，避免過擬合。-非線性排序?qū)W習(xí)，適用于廣告點(diǎn)擊率預(yù)估。-兼顧速度與精度，支持并行計(jì)算。3.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用場(chǎng)景-欺詐檢測(cè)：構(gòu)建交易關(guān)系圖，識(shí)別異常子圖。-用戶行為分析：建模用戶-物品交互圖，預(yù)測(cè)關(guān)聯(lián)行為。-客戶分層：基于社交網(wǎng)絡(luò)圖進(jìn)行社群劃分。四、編程題1.協(xié)同過濾代碼示例pythonimportnumpyasnpdefcosine_similarity(matrix):row_mean=np.nanmean(matrix,axis=1,keepdims=True)matrix=matrix-row_meannorms=np.linalg.norm(matrix,axis=1,keepdims=True)similarity=np.dot(matrix,matrix.T)/(normsnorms.T)returnsimilaritydefpredict_rating(matrix,user_idx,item_idx):similarity=cosine_similarity(matrix)rated_items=matrix[user_idx,:]!=0similarity=similarity[user_idx,rated_items]ratings=matrix[user_idx,rated_items]iflen(similarity)==0:returnnp.nanreturnnp.sum(similarityratings)/np.sum(similarity)示例矩陣matrix=np.array([[5,3,0,1],[4,0,3,1],[1,1,0,5],[1,0,0,4]])print(predict_rating(matrix,0,2))#預(yù)測(cè)用戶0對(duì)物品2的評(píng)分2.LRU緩存代碼示例pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity):self.cache={}self.capacity=capacityself.head,self.tail={},{}self.head['next']=self.tailself.tail['prev']=self.headdef_add_node(self,node):node['prev']=self.headnode['next']=self.head['next']self.head['next']['prev']=nodeself.head['next']=nodedef_remove_node(self,node):prev_node=node['prev']next_node=node['next']prev_node['next']=next_nodenext_node['prev']=prev_nodedefget(self,key):ifkeynotinself.cache:return-1node=self.cache[key]self._remove_node(node)self._add_node(node)returnnode['value']defput(self,key,value):ifkeyinself.cache:self._remove_node(self.cache[key])node={'key':key,'value':value}self.cache[key]=nodeself._add_node(node)iflen(self.cache)>self.capacity:lru=self.tail['prev']self._remove_node(lru)delself.cache[lru['key']]示例cache=LRUCache(2)cache.put(1,1)cache.put(2,2)print(cache.get(1))#返回1cache.put(3,3)#去除鍵2print(cache.get(2))#返回-1五、綜合題系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路1.架構(gòu)-數(shù)據(jù)采集：使用Kafka收集用戶行為日志（點(diǎn)擊、瀏覽、加購(gòu)）。-處理：SparkStreaming實(shí)時(shí)清洗數(shù)據(jù)，Hive存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)。-分析：Flink計(jì)算實(shí)時(shí)指標(biāo)，SparkMLlib進(jìn)行模型訓(xùn)練。2.關(guān)鍵算法-實(shí)時(shí)推薦：基于用戶會(huì)話的序列模型（如LSTM）。-異常檢測(cè)：圖聚類算法識(shí)別異常用戶