新浪微博算法工程师面试问题集

2026年新浪微博算法工程师面试问题集一、算法基础与数学题（共5题，每题8分）1.题目：假设一个微博用户每天平均发布3条微博，每个用户平均关注100个用户，每个用户平均被100个用户关注。请估算新浪微博每天产生的关注关系数和微博关系数，并说明你的估算假设和可能的误差来源。2.题目：给定一个包含10亿条微博的数据集，每条微博包含用户ID、发布时间、内容、转发数等字段。请设计一个高效的数据结构，支持快速检索某个用户在某个时间窗口内发布的所有微博，并说明时间复杂度和空间复杂度。3.题目：微博的热门推荐系统需要计算用户行为的时序衰减，假设用户行为的权重随时间线性衰减，每小时衰减50%。请设计一个函数，输入用户行为的时间戳（UNIX时间戳）和当前时间戳，输出该行为的权重。4.题目：微博的相似用户推荐需要计算用户之间的余弦相似度。给定两个用户的行为向量（如关注、点赞、转发等），请编写伪代码计算余弦相似度，并说明如何处理稀疏数据。5.题目：微博的垃圾信息检测需要过滤重复内容。假设有两条微博文本，请设计一个O(n)时间复杂度的算法，判断它们是否为重复内容（忽略标点符号和大小写）。二、机器学习与深度学习题（共4题，每题10分）1.题目：微博的文本分类任务中，如何处理用户发布的长文本（如2000字）？请比较Word2Vec和BERT在处理长文本时的优缺点，并说明如何选择合适的模型。2.题目：微博的推荐系统需要处理冷启动问题。请设计一个结合用户画像和协同过滤的冷启动策略，并说明如何评估策略的效果。3.题目：微博的图片内容审核需要检测违规图片（如暴力、色情）。请简述基于深度学习的图片审核流程，并说明如何解决模型的不平衡问题（如正常图片远多于违规图片）。4.题目：微博的对话推荐系统需要理解用户意图。请设计一个基于Transformer的对话模型，并说明如何处理多轮对话中的上下文依赖问题。三、系统设计与工程题（共6题，每题12分）1.题目：微博的实时推荐系统需要处理每秒数百万的请求。请设计一个分布式系统架构，支持高并发和低延迟，并说明如何处理数据冷热不均的问题。2.题目：微博的搜索系统需要支持模糊查询和同义词扩展。请设计一个倒排索引的存储结构，并说明如何优化查询效率。3.题目：微博的流量控制需要防止恶意刷屏。请设计一个基于滑动窗口的流量检测算法，并说明如何动态调整检测阈值。4.题目：微博的实时计算平台需要处理大规模日志数据。请设计一个ETL流程，支持数据清洗、转换和加载，并说明如何优化处理效率。5.题目：微博的线下特征工程需要处理用户行为数据。请设计一个特征工程流程，支持特征抽取、选择和组合，并说明如何评估特征的效果。6.题目：微博的A/B测试平台需要支持多变量测试。请设计一个A/B测试的框架，支持动态流量分配和效果评估，并说明如何避免统计偏差。四、开放性问题（共3题，每题15分）1.题目：微博的推荐系统如何平衡“信息茧房”和“内容多样性”？请结合实际案例，说明如何设计推荐策略。2.题目：微博的文本生成任务需要生成符合用户口吻的回复。请设计一个基于强化学习的文本生成模型，并说明如何训练和评估模型。3.题目：微博的社交网络分析需要识别关键用户和社区结构。请设计一个算法，支持社区检测和关键用户挖掘，并说明如何应用结果优化推荐效果。答案与解析一、算法基础与数学题1.答案：-关注关系数：每个用户平均关注100个用户，则关注关系数为10亿×100=1万亿。但每条关注关系是双向的，实际关系数为1万亿/2≈5万亿。-微博关系数：每个用户平均发布3条微博，则微博关系数为10亿×3=30亿。-估算假设：用户行为独立，关注关系无重复。误差来源：用户实际关注数和发布频率的分布不均，部分用户关注数远超平均值。2.答案：-数据结构：使用倒排索引+时间排序的B+树，以用户ID和时间戳为复合键。-时间复杂度：查询O(logn)，其中n为微博条数。-空间复杂度：O(n)，存储每条微博的索引。3.答案：pythondefweight(timestamp,current_time):decay_rate=0.5#每小时衰减50%hours_passed=(current_time-timestamp)/3600returnmax(0,1-decay_ratehours_passed)4.答案：pythondefcosine_similarity(vec1,vec2):dot_product=sum(abfora,binzip(vec1,vec2))norm1=sqrt(sum(a2forainvec1))norm2=sqrt(sum(b2forbinvec2))returndot_product/(norm1norm2)ifnorm1andnorm2else0稀疏数据处理：忽略零值，仅计算非零项的相似度。5.答案：pythondefis_duplicate(text1,text2):text1=''.join(c.lower()forcintext1ifc.isalnum())text2=''.join(c.lower()forcintext2ifc.isalnum())returntext1==text2二、机器学习与深度学习题1.答案：-Word2Vec适用于短文本，但无法捕捉长文本的上下文依赖；BERT能处理长文本，但计算量更大。选择时需权衡资源与需求。2.答案：冷启动策略：结合用户画像（如注册信息）和协同过滤（如相似用户行为），对新用户先推荐热门内容，再逐步优化。效果评估指标：点击率、留存率。3.答案：流程：使用CNN提取图片特征，输入分类模型。不平衡问题：数据增强（如翻转、裁剪）、采样技术（如过采样少数类）、损失函数加权。4.答案：模型：使用BERT编码用户输入，用Transformer处理上下文，输出用户意图。上下文依赖：通过动态记忆池（如注意力机制）捕捉多轮对话信息。三、系统设计与工程题1.答案：架构：使用Kafka+Flink实时处理，Redis缓存热点数据，分片存储微博数据。冷热数据分离：将高频访问数据缓存，低频数据归档。2.答案：倒排索引：词→微博ID列表，支持前缀匹配。优化：多级索引（如前缀分桶）、倒排索引压缩。3.答案：滑动窗口：统计用户每分钟发布的微博数，超过阈值则限流。动态阈值：根据用户历史行为调整阈值。4.答案：ETL流程：-清洗：去除重复、无效数据；-转换：抽取用户行为特征；-加载：写入HBase或ClickHouse。优化：并行处理、数据分区。5.答案：特征工程流程：-抽取：统计用户行为频率、时间分布等；-选择：使用Lasso回归筛选重要特征；-组合：交叉特征（如发布时间+用户标签）。效果评估：AUC、F1-score。6.答案：A/B测试框架：-动态流量分配：按用户分层；-效果评估：对比各版本CTR、留存率。避免偏差：随机化分组、控制实验周期。四、开放性问题1.答案：平衡策略：引入“探索-利用”机制，定期推荐小比例的新内容。案例：