2026年京东算法工程师岗位高频知识点训练题及参考答案

2026年京东算法工程师岗位高频知识点训练题及参考答案一、单选题（每题2分，共20题）1.京东推荐系统中，用户行为的实时性对推荐效果的影响主要体现在哪个方面？A.点击率（CTR）B.转化率（CVR）C.用户留存率D.商品类目多样性2.在京东物流路径规划中，以下哪种算法最适合处理大规模动态订单分配问题？A.Dijkstra算法B.A算法C.GeneticAlgorithm（遗传算法）D.Bellman-Ford算法3.京东金融风控系统中，用于检测异常交易的主要模型是？A.决策树（DecisionTree）B.逻辑回归（LogisticRegression）C.LSTM（长短期记忆网络）D.XGBoost4.在京东商品搜索排序中，以下哪个指标通常不被视为核心排序因子？A.商品历史销量B.用户搜索意图匹配度C.库存周转率D.用户评价5.京东广告系统中，用于评估广告点击效率的指标是？A.ROAS（广告支出回报率）B.CPA（单次行动成本）C.CTR（点击率）D.CPC（单次点击成本）6.在京东客服智能问答系统中，用于处理多轮对话上下文信息的技术是？A.卷积神经网络（CNN）B.递归神经网络（RNN）C.生成对抗网络（GAN）D.Transformer7.京东618大促期间，用于预测商品库存需求的关键技术是？A.时间序列分析（ARIMA）B.线性回归（LinearRegression）C.支持向量机（SVM）D.K-Means聚类8.在京东供应链管理中，用于优化库存布局的算法是？A.贪心算法（GreedyAlgorithm）B.动态规划（DynamicProgramming）C.模拟退火（SimulatedAnnealing）D.粒子群优化（PSO）9.京东无人仓拣选路径规划中，以下哪种方法能有效减少拣选时间？A.暴力搜索B.模拟退火优化C.梯度下降D.遗传算法10.在京东个性化推荐系统中，用于衡量推荐结果多样性的指标是？A.NDCG（归一化折损累积增益）B.DiversityC.RecallD.Precision二、多选题（每题3分，共10题）1.京东物流分拣中心中，影响效率的关键因素包括哪些？A.机器人协作能力B.订单到达速率C.货架布局合理性D.网络延迟2.京东金融反欺诈系统中，常用的特征工程方法包括？A.标准化（Normalization）B.特征交叉C.异常值处理D.模型集成3.在京东商品搜索中，影响排序效果的因素有哪些？A.用户搜索历史B.商品类目权重C.库存状态D.广告竞价4.京东客服智能问答系统中，需要考虑的约束条件包括？A.上下文一致性B.知识库覆盖度C.实时响应延迟D.用户隐私保护5.京东618大促期间，用于预测用户行为的模型有哪些？A.神经网络（NeuralNetwork）B.决策树集成（如RandomForest）C.时间序列预测D.强化学习6.京东供应链管理中，库存优化需要考虑哪些因素？A.订购成本B.缺货损失C.存储成本D.需求波动7.京东无人仓中，影响路径规划效率的因素包括？A.仓库布局B.订单密度C.设备性能D.网络带宽8.京东个性化推荐系统中，冷启动问题的主要解决方法包括？A.基于内容的推荐B.热门商品推荐C.用户画像扩展D.A/B测试9.京东金融风控系统中，用于评估模型效果的方法包括？A.AUC（ROC曲线下面积）B.F1分数C.LogLossD.Liftchart10.京东广告系统中，影响广告投放效果的因素包括？A.用户画像匹配度B.广告创意质量C.竞争环境D.设备类型三、简答题（每题5分，共5题）1.简述京东推荐系统中，冷启动问题的定义及常见解决方法。2.京东物流路径规划中，如何平衡配送时效和成本？请结合实际场景说明。3.京东金融风控系统中，如何处理数据不平衡问题？请列举两种方法并说明原理。4.京东商品搜索中，如何提升搜索结果的相关性？请结合召回和排序阶段说明。5.京东客服智能问答系统中，如何保证回答的准确性和一致性？请提出至少三种措施。四、编程题（每题10分，共2题）1.假设京东电商平台的订单数据如下（JSON格式），请设计一个算法，根据用户ID和商品ID，统计每个用户的订单数量，并按订单数量降序排序。json[{"user_id":"u1","item_id":"i1"},{"user_id":"u2","item_id":"i2"},{"user_id":"u1","item_id":"i3"},{"user_id":"u3","item_id":"i1"},{"user_id":"u2","item_id":"i1"},{"user_id":"u1","item_id":"i1"}]2.京东广告系统中，需要根据用户画像和广告特征计算匹配度。请设计一个简单的相似度计算函数，输入为用户画像向量（user_vec）和广告特征向量（ad_vec），输出为匹配度得分（0-1之间）。参考答案及解析一、单选题1.A解析：用户行为的实时性直接影响推荐系统的冷启动和动态调整能力，尤其是点击率（CTR）的实时反馈对推荐效果至关重要。2.C解析：遗传算法适合处理大规模、动态变化的优化问题，如京东物流路径规划中的订单分配。3.B解析：逻辑回归是金融风控系统中常用的二分类模型，能有效识别异常交易。4.C解析：库存周转率主要反映供应链效率，而非搜索排序的核心因子。5.C解析：CTR是衡量广告点击效率的直接指标，其他选项更多反映广告效果或成本。6.D解析：Transformer模型（如BERT）能有效处理多轮对话的上下文信息。7.A解析：ARIMA模型适合处理电商大促期间具有明显时间序列特征的需求预测。8.B解析：动态规划能有效优化供应链中的库存布局问题。9.B解析：模拟退火算法能通过迭代优化减少拣选路径时间。10.B解析：Diversity衡量推荐结果的多样性，避免推荐结果过于同质化。二、多选题1.A,B,C解析：机器人协作能力、订单到达速率和货架布局合理性直接影响分拣效率，网络延迟虽重要但非核心。2.A,B,C解析：标准化、特征交叉和异常值处理是常用特征工程方法，模型集成属于模型层面。3.A,B,D解析：用户搜索历史、类目权重和广告竞价影响排序，库存状态更多反映供应链层面。4.A,B,C解析：上下文一致性、知识库覆盖度和实时响应延迟是智能问答系统的关键约束，隐私保护属于合规层面。5.A,B,C解析：神经网络、决策树集成和时间序列预测常用于大促行为预测，强化学习较少用于此类场景。6.A,B,C解析：订购成本、缺货损失和存储成本是库存优化的核心因素，需求波动属于外部条件。7.A,B,C解析：仓库布局、订单密度和设备性能直接影响路径规划效率，网络带宽影响较小。8.A,B,C解析：基于内容的推荐、热门商品推荐和用户画像扩展是冷启动常见方法，A/B测试用于验证。9.A,B,C解析：AUC、F1分数和LogLoss是风控模型常用评估指标，Liftchart更多用于提升分析。10.A,B,C解析：用户画像匹配度、广告创意质量和竞争环境直接影响广告效果，设备类型影响较小。三、简答题1.冷启动问题定义及解决方法定义：冷启动问题指系统在缺乏用户行为数据时，难以进行个性化推荐或服务的场景。常见于新用户或新商品。解决方法：-基于内容的推荐：根据用户画像或商品属性进行推荐。-热门商品推荐：优先推荐平台整体热度高的商品。-用户画像扩展：结合社交关系或第三方数据补充用户信息。2.京东物流路径规划中的时效与成本平衡方法：-动态定价：根据供需关系调整配送费用。-多级配送：结合前置仓和末端配送，减少长距离运输成本。-路径优化算法：如Dijkstra或A算法，结合实时路况动态调整路线。3.金融风控数据不平衡处理方法-过采样（Over-sampling）：如SMOTE算法，通过复制少数类样本扩充数据。-欠采样（Under-sampling）：随机删除多数类样本，但可能丢失信息。4.商品搜索相关性提升方法召回阶段：-多模态召回：结合文本、图像和用户行为数据。排序阶段：-深度学习排序模型：如BERT，提升语义匹配能力。-个性化加权：根据用户偏好调整排序权重。5.智能问答系统准确性保证措施-知识库更新：定期更新问答知识库。-多轮对话缓存：记录上下文信息，避免回答断裂。-人工审核：对高风险问题进行人工校验。四、编程题1.订单数量统计及排序（Python代码）pythonfromcollectionsimportdefaultdictimportjsonorders=json.loads('[{"user_id":"u1","item_id":"i1"},{"user_id":"u2","item_id":"i2"},{"user_id":"u1","item_id":"i3"},{"user_id":"u3","item_id":"i1"},{"user_id":"u2","item_id":"i1"},{"user_id":"u1","item_id":"i1"}]')user_order_count=defaultdict(int)fororderinorders:user_order_count[order["user_id"]]+=1sorted_orders=sorted(user_order_count.items(),key=lambdax:x[1],reverse=True)print(sorted_orders)2.相似度计算函数（Python代码）pythonimportnumpyasnpdefcosine_similarity(user_vec,ad_vec):dot_product=np.dot(user_vec,ad_vec)norm_user=np.linalg.norm(user_vec)norm_ad=np.linalg.norm(ad_vec)similarity=dot_product/