爱奇艺算法工程师面试题及答案详解

2026年爱奇艺算法工程师面试题及答案详解笔试部分1.数学与逻辑题（共5题，每题3分，共15分）题目1：假设爱奇艺某视频推荐系统每天有1亿用户请求推荐，其中90%的用户属于长期活跃用户，10%属于新注册用户。推荐算法需要为每个用户生成10个视频推荐结果。如果推荐系统需要缓存最近7天的用户行为数据以优化推荐效果，假设内存容量为100GB，每个用户的行为数据平均大小为1KB，问：（1）长期活跃用户的总行为数据量是多少字节？（2）新注册用户的行为数据量最多可能是多少字节？（3）在内存中存储这些数据需要多少个用户的行为数据？（4）如果采用LRU策略淘汰数据，平均每次淘汰多少用户的行为数据？（5）为了提高推荐效率，系统考虑使用布隆过滤器预处理用户行为数据，布隆过滤器的误判率为1%，所需空间为0.5GB，问每个用户行为数据需要多少位的布隆过滤器？题目2：爱奇艺视频播放完成率（CompletionRate）是衡量推荐系统效果的重要指标。某天系统数据显示，总播放视频数100万，播放完成率75%。其中头部内容（如TOP100热门视频）播放完成率为85%，长尾内容（其他视频）播放完成率为60%。如果系统需要将整体播放完成率提升5个百分点，假设用户行为数据采集误差为±2%，问：（1）提升播放完成率的主要方向是什么？（2）如何通过算法调整实现目标？（3）如果调整导致其他指标（如跳出率）恶化，应该如何权衡？（4）假设通过调整内容排序权重，需要重新计算100万视频的排序分数，如果单视频计算需要0.1ms，计算全部视频需要多少时间？（5）如果使用分布式计算，理论上可以将计算时间缩短多少倍？题目3：爱奇艺推荐系统采用Lambda架构处理实时数据。实时层使用Flink处理用户点击流，批处理层使用Spark处理每日用户行为汇总数据。某天系统检测到实时层延迟突然增加至5秒，同时批处理层计算延迟增加至30分钟，问：（1）可能导致延迟增加的实时层原因有哪些？（2）如何快速定位问题？（3）如果问题出在数据倾斜，有哪些解决方案？（4）实时层延迟增加5秒对推荐效果可能产生什么影响？（5）如果决定增加集群资源，至少需要增加多少计算节点才能将延迟恢复至原水平？题目4：爱奇艺视频内容标签系统使用TF-IDF+LSI模型。某视频文档D包含1000个词，其中"电影"、"电视剧"、"喜剧"等核心标签词频分别为：电影：50次，电视剧：40次，喜剧：30次。整个数据集包含100万文档，"电影"一词在全部文档中出现2000次，"电视剧"出现1800次，"喜剧"出现1500次。问：（1）计算"电影"的TF值和IDF值？（2）如果使用LSI将维度从1000降维到100，这三个标签的向量表示会怎样变化？（3）如果相似度计算显示这三个标签的余弦相似度为0.8，如何改进模型？（4）如果系统需要支持实时更新标签，使用LSI模型有什么缺点？（5）如果决定使用Word2Vec替代，需要多少训练数据才能获得较好效果？题目5：爱奇艺推荐系统使用A/B测试评估新算法效果。某次测试将用户分为两组，对照组使用原算法，实验组使用新算法。测试周期为一周，共收集到两组各50万用户数据。结果显示：对照组平均播放完成率75%，实验组78%；对照组平均观看时长15分钟，实验组18分钟。问：（1）如何判断新算法效果是否显著？（2）如果统计显著性p<0.05，但实际业务提升不大，应该如何决策？（3）测试中可能存在哪些偏差？（4）如果实验组用户反馈较差，应该如何处理？（5）如果决定扩大测试范围，需要考虑哪些因素？编程题部分2.机器学习与深度学习题（共4题，每题10分，共40分）题目1：爱奇艺视频推荐系统需要预测用户对某视频的点击概率。现有特征包括：用户画像（年龄、性别、兴趣标签）、视频特征（时长、分类、热度）、上下文特征（时间、设备类型）等。请设计一个DNN模型结构，要求：（1）画出模型结构图，标明各层类型和参数量（2）说明选择这些层的原因（3）如何处理稀疏特征？（4）损失函数应该选择什么？为什么？（5）训练过程中可能遇到的问题及解决方案题目2：爱奇艺长视频平台需要检测视频异常行为（如卡顿、静音）。给定一段视频的音频波形数据和视频帧率数据，请编写Python代码实现：（1）检测音频静音片段（2）检测视频卡顿片段（帧率异常下降）（3）将异常片段标注在时间轴上（4）计算异常率指标（5）优化代码以处理10万小时的视频数据python示例代码框架（需补充完整）defdetect_silence(audio_waveform,threshold=0.1,min_duration=0.5):实现静音检测passdefdetect_framesdropped(frame_rates,threshold=0.2,min_duration=2):实现卡顿检测pass示例调用silence_segments=detect_silence(audio_data)dropped_segments=detect_framesdropped(frame_rate_data)题目3：爱奇艺内容审核系统使用BERT模型进行文本分类。现有模型在检测辱骂性内容时准确率较高，但在检测隐晦性隐喻时效果差。请提出3种改进方案，要求：（1）说明问题本质（2）方案1：模型结构改进（3）方案2：数据增强方法（4）方案3：特征工程方法（5）评估各方案的可行性和预期效果题目4：爱奇艺直播推荐系统需要实现实时冷启动。给定用户实时行为流（点击、点赞、评论），请设计一个算法：（1）实时更新用户兴趣向量（2）为冷启动视频计算推荐分数（3）考虑数据稀疏性问题（4)实现一个模拟系统（使用Python伪代码即可）（5）分析算法的实时性和内存占用系统设计题部分3.系统设计题（共3题，每题15分，共45分）题目1：设计爱奇艺视频推荐系统的特征工程模块。要求：（1）画出系统架构图（2）说明各组件功能（3）设计特征抽取流程（4）如何处理实时特征和离线特征？（5）如何保证特征质量？题目2：设计爱奇艺视频搜索系统。要求：（1）支持文本搜索和语音搜索（2）设计索引结构（3）说明搜索算法（4）如何处理多模态搜索？（5）设计系统扩展方案题目3：设计爱奇艺推荐系统的监控与报警系统。要求：（1）画出系统架构图（2）说明各模块功能（3）设计核心监控指标（4）设计报警策略（5）如何实现自我优化？答案详解数学与逻辑题答案题目1：（1）长期活跃用户行为数据量=1亿×90%×1KB×7天=630亿字节（2）新注册用户行为数据量最多=1亿×10%×1KB×1天=1亿字节（3）内存存储用户数=100GB/1KB=10亿用户，实际需要=630亿/1KB≈630万用户（4）LRU平均淘汰=630万/7天≈9万用户/天（5）布隆过滤器位数=0.5GB×8位/字节/1亿用户≈4位/用户（需考虑误判率）题目2：（1）主要方向：优化长尾内容推荐，平衡头部与长尾内容曝光（2）算法调整：增加长尾内容多样性权重，优化排序逻辑（3）权衡：使用业务线指标（如ROI）作为补充，设置阈值（4）计算时间=100万×0.1ms=10万ms=100s（5）分布式计算：理论上可扩展至N倍集群规模题目3：（1）实时层延迟原因：网络拥堵、内存不足、任务队列积压（2）定位方法：检查日志、监控系统、压力测试（3）数据倾斜解决方案：哈希分区、抽卡、自定义分区（4）影响：推荐实时性下降，冷启动问题加剧（5）计算节点：假设延迟与节点数成平方反比，需增加4倍节点题目4：（1）TF(电影)=50/1000=0.05，IDF(电影)=6.91（ln(100万/2000)）（2）LSI降维会保留核心语义，但损失部分具体信息（3）改进：增加语义增强层，使用多粒度标签（4）缺点：训练时间长，对近期数据敏感（5）Word2Vec需要百万级文档才能收敛题目5：（1）使用Z检验或A/B测试库进行统计检验（2）考虑业务价值，设置ROI阈值（3）偏差：选择偏差、时间偏差、地域偏差（4）收集用户反馈，调整算法或增加引导（5）考虑用户量、数据量、业务影响编程题答案题目1：（1）模型结构：输入层(128),Embedding层,Dropout(0.3),LSTM(64),Dense(32),BatchNorm,Dropout(0.5),Output(1)（2）选择原因：LSTM处理序列特征，Dropout防止过拟合，BatchNorm加速收敛（3）稀疏特征：使用Embedding层，HashingTrick（4）损失函数：LogLoss（二分类）（5）问题：过拟合、梯度消失，解决方案：早停、Dropout、梯度裁剪题目2：pythonimportnumpyasnpfromscipy.signalimportfind_peaksdefdetect_silence(audio_waveform,threshold=0.1,min_duration=0.5):计算静音阈值abs_audio=np.abs(audio_waveform)is_silence=abs_audio<threshold寻找连续静音段silent_segments=find_peaks(~is_silence,height=0,distance=int(min_duration1000))returnsilent_segmentsdefdetect_framesdropped(frame_rates,threshold=0.2,min_duration=2):检测帧率下降dropped=frame_rates<threshold寻找连续卡顿段dropped_segments=find_peaks(~dropped,height=0,distance=int(min_duration25))returndropped_segments题目3：（1）问题本质：BERT在低样本场景下泛化能力差（2）方案1：增加注意力机制，关注上下文关系（3）方案2：数据增强：回译、同义词替换、随机插入（4）方案3：特征工程：添加情感词典、主题模型特征（5）可行性：方案1需调整模型，方案2最易实施，方案3需要领域知识题目4：pythonfromcollectionsimportdefaultdictimportheapqclassRealtimeRecommendation:def__init__(self,capacity=100):self.user_interactions=defaultdict(list)self.user_scores={}self.capacity=capacitydefprocess_interaction(self,user_id,item_id,weight=1):iflen(self.user_interactions[user_id])>=self.capacity:heapq.heappushpop(self.user_interactions[user_id],(weight,item_id))else:heapq.heappush(self.user_interactions[user_id],(weight,item_id))defget_user_vector(self,user_id):ifnotself.user_interactions[user_id]:return{item:0.1foriteminrange(1000)}#默认兴趣scores=defaultdict(int)for_,iteminself.user_interactions[user_id]:scores[item]+=1total=sum(scores.values())return{item:score/totalforitem,scoreinscores.items()}defrecommend(self,user_id):user_vector=self.get_user_vector(user_id)模拟推荐逻辑returnsorted(user_vector.items(),key=lambdax:-x[1])[:10]系统设计题答案题目1：（1）架构图：数据采集→ETL→特征存储→特征抽取→特征服务（2）组件：消息队列、Spark、Redis、HBase（3）流程：实时流→清洗→统计特征→机器学习特征→聚合（4）实时特征：Kafka→Flink→Redis离线特征：