2026年京东算法工程师笔试基础知识点练习题及解析

2026年京东算法工程师笔试基础知识点练习题及解析一、选择题（共5题，每题2分）注：每题只有一个正确答案。1.京东推荐系统常用的召回算法中，以下哪项不属于协同过滤的范畴？A.User-BasedCFB.Item-BasedCFC.MatrixFactorizationD.DemographicFiltering2.在自然语言处理中，京东客服系统常用的意图识别模型是？A.CNNB.RNNC.BERTD.GNN3.京东物流路径规划中，以下哪种算法的时间复杂度最低？A.DijkstraB.AC.Floyd-WarshallD.Bellman-Ford4.京东金融风控系统中，常用的异常检测方法不包括？A.IsolationForestB.One-ClassSVMC.K-MeansD.t-SNE5.在京东的商品搜索排序中，以下哪个指标不属于CTR（Click-ThroughRate）的组成部分？A.ImpressionB.ClickC.ConversionD.BounceRate二、填空题（共5题，每题2分）注：请将正确答案填写在横线上。6.京东推荐系统中的LambdaMART算法属于______排序算法。答案：梯度提升7.在京东广告投放中，AdRank的计算公式通常包含______和______两个核心因素。答案：CTR、CVR8.京东客服系统的意图识别任务通常使用______模型进行序列标注。答案：BiLSTM-CRF9.京东物流路径规划中，VRP（VehicleRoutingProblem）问题属于______问题。答案：组合优化10.京东金融风控中的LGD（LossGivenDefault）表示______。答案：违约后的损失率三、简答题（共4题，每题5分）注：请简要回答下列问题。11.简述京东推荐系统中冷启动问题的解决方案。答案要点：-热门推荐：对于新用户或新商品，优先推荐全局热门内容。-基于属性推荐：利用用户或商品的静态属性进行推荐。-搜索补全：结合搜索行为数据，降低冷启动影响。-混合推荐：结合多种召回策略，平衡新与旧内容的推荐比例。12.解释京东客服系统中，意图识别与槽位填充的区别。答案要点：-意图识别：判断用户输入的核心目标（如“查订单”“退换货”）。-槽位填充：提取意图所需的详细信息（如订单号、商品名称）。-区别：意图识别关注“做什么”，槽位填充关注“找什么”。13.京东物流路径规划中，Dijkstra算法与A算法的优缺点对比。答案要点：-Dijkstra：优点：通用性强，适用于无权图和单源最短路径。缺点：时间复杂度高（O(V²)），不适合大规模图。-A：优点：通过启发式函数剪枝，效率更高（O(E√V)）。缺点：启发式设计不当可能导致失效。14.京东金融风控中，如何衡量一个反欺诈模型的性能？答案要点：-AUC（AreaUnderCurve）：衡量模型区分能力的全局指标。-Precision/Recall：平衡查准率和查全率。-F1-Score：综合Precision和Recall。-KS值：衡量两类样本分布差异的指标。四、计算题（共2题，每题10分）注：请详细计算下列问题。15.京东商品搜索排序中，给定以下数据，计算AdRank并排序：-广告1：CTR=0.1，CVR=0.05，Impression=1000-广告2：CTR=0.08，CVR=0.04，Impression=800-广告3：CTR=0.12，CVR=0.06，Impression=1200假设广告价值函数为：AdRank=αCTR+βCVRImpression，其中α=0.6，β=0.4。答案：-AdRank计算：AdRank1=0.60.1+0.40.051000=0.06+20=20.06AdRank2=0.60.08+0.40.04800=0.048+12.8=12.848AdRank3=0.60.12+0.40.061200=0.072+28.8=28.672-排序结果：1.广告3（28.672）2.广告1（20.06）3.广告2（12.848）16.京东客服系统使用BERT模型进行意图识别，给定以下输入序列和标签：-输入：[CLS]你想退货还是换货？[SEP]-标签：[CLS]O[SEP]你O想B-RETURN[SEP]退O货O是OO换O货O？O[SEP]请解释B-RETURN标签的含义，并说明BiLSTM-CRF模型如何处理该序列。答案：-B-RETURN标签含义："退货"是B-RETURN（Begin-RETURN），表示"退货"是意图识别的起始词。-BiLSTM-CRF处理流程：1.BiLSTM提取序列特征，捕捉上下文依赖。2.CRF层根据转移矩阵计算最可能标签序列，确保标签边界合理（如"退货"整体标注为B-RETURN）。3.输出标签序列为["O","O","B-RETURN","O","O","O","O","O"]，其中"退货"被识别为意图起始词。五、论述题（共1题，15分）注：请深入分析并展开论述。17.结合京东业务场景，论述在线学习（OnlineLearning）在推荐系统中的应用价值。答案要点：-场景需求：京东用户行为变化快（如618、双11），离线模型更新周期长，需实时适应新数据。-在线学习优势：1.实时性：增量更新模型，快速响应热点商品/用户。2.资源效率：无需重新训练全量数据，降低计算成本。3.稳定性：通过FTRL等算法控制参数波动，避免过拟合。-京东应用案例：-用户行为实时反馈：点击流数据动态调整推荐权重。-新品冷启动：结合在线学习优先展示潜力商品。-挑战：-数据稀疏性：新用户/商品初始数据不足。-范围漂移：用户兴趣随时间变化。-解决方案：-结合联邦学习保护用户隐私。-设计保守更新策略（如ElasticWeightConsolidation）。答案与解析一、选择题答案与解析1.D解析：DemographicFiltering基于用户属性（年龄、地域）推荐，不属于协同过滤。其他选项均为协同过滤变种。2.C解析：BERT是Transformer模型，支持深度语义理解，适合客服意图识别。其他选项较浅层。3.A解析：Dijkstra适用于边权非负图，时间复杂度O(V²)，适合中小规模物流。A更优但实现复杂。4.C解析：K-Means用于聚类，不适用于异常检测。其他选项均为常用异常检测算法。5.D解析：CTR=Click/Impression，不包含BounceRate（跳出率）。二、填空题答案与解析6.梯度提升解析：LambdaMART是LambdaMART-O的前身，基于梯度提升树。7.CTR、CVR解析：AdRank=αCTR+βCVRImpression，反映广告价值。8.BiLSTM-CRF解析：双向LSTM捕捉上下文，CRF处理标签序列依赖。9.组合优化解析：VRP是NP-hard问题，涉及车辆路径的最优分配。10.违约后的损失率解析：LGD衡量违约用户对平台的实际损失。三、简答题答案与解析11.冷启动解决方案解析-热门推荐优先覆盖新用户，基于属性推荐利用静态信息填补数据空缺，混合推荐平衡新旧数据。12.意图识别与槽位填充区别解析-意图识别关注用户目标（如"查订单"），槽位填充提取关键信息（订单号），两者协同完成任务。13.Dijkstra与A对比解析-Dijkstra无启发式，A利用启发式剪枝，适合大规模图但需设计好启发式函数。14.风控模型性能指标解析-AUC、Precision/Recall、F1-Score、KS值均用于评估模型区分和泛化能力。四、计算题答案与解析15.AdRank计算解析-公式验证：α=0.6,β=0.4，计算结果与逻辑一致（高CTR/