2026年京东算法工程师笔试核心知识测试题附解析

2026年京东算法工程师笔试核心知识测试题（附解析）一、选择题（共5题，每题2分，共10分）1.京东推荐系统中的冷启动问题，通常采用以下哪种策略？A.基于内容的推荐B.基于协同过滤的推荐C.基于深度学习的推荐D.基于热门商品的推荐2.在京东物流路径优化中，以下哪种算法最适合解决动态路径规划问题？A.Dijkstra算法B.A算法C.模拟退火算法D.贪心算法3.京东金融风控系统中，用于检测异常交易行为的模型是？A.决策树模型B.逻辑回归模型C.LSTM模型D.生成对抗网络（GAN）4.在京东商品描述文本分类任务中，以下哪种模型通常效果最佳？A.朴素贝叶斯B.支持向量机（SVM）C.BERTD.K近邻（KNN）5.京东客服智能问答系统中，用于提升答案准确率的技术是？A.语义角色标注（SRL）B.词嵌入（WordEmbedding）C.强化学习D.贝叶斯网络二、填空题（共5题，每题2分，共10分）1.京东广告系统中的CTR预估模型，常用的优化目标函数是______。2.在京东电商平台的用户行为分析中，RFM模型中的F代表______。3.京东物流分拣中心的排队论模型，常用于优化______。4.京东金融的反欺诈系统中，图神经网络（GNN）可以用于建模______。5.在京东的商品推荐系统中，LambdaMART算法是一种______算法。三、简答题（共3题，每题10分，共30分）1.简述京东商品推荐系统中的“冷启动”问题及其解决方案。2.京东物流中，如何利用机器学习技术优化配送路径？请说明具体方法。3.京东金融风控系统中，如何利用异常检测技术识别欺诈交易？请说明关键步骤。四、编程题（共2题，每题15分，共30分）1.假设京东电商平台的用户行为数据包含用户ID、商品ID、行为类型（浏览、加购、购买）和时间戳，请设计一个基于Spark的SQL查询，统计每个用户的购买次数，并按购买次数降序排列。（注：无需实际运行代码，仅提供SQL查询语句）2.京东的商品图片分类任务中，请简述ResNet模型的基本结构及其优势，并说明如何解决ResNet中的梯度消失问题。五、开放题（共1题，20分）京东希望利用强化学习技术优化广告投放策略，请设计一个简单的马尔可夫决策过程（MDP），并说明如何利用Q-learning算法进行优化。答案与解析一、选择题答案与解析1.D.基于热门商品的推荐解析：冷启动问题是指在用户或商品缺乏历史数据时，推荐系统难以准确推荐。基于热门商品的推荐是一种常见策略，通过优先推荐高流量或高评分商品，解决冷启动问题。其他选项如基于内容或协同过滤需要大量历史数据，不适用于冷启动场景。2.C.模拟退火算法解析：动态路径规划问题具有实时性和不确定性，模拟退火算法通过随机搜索和逐步优化，适合解决此类问题。Dijkstra和A算法适用于静态路径规划，贪心算法可能导致局部最优解。3.B.逻辑回归模型解析：金融风控系统中的异常交易检测通常采用逻辑回归模型，该模型能处理二分类问题，且计算效率高。决策树可能过拟合，LSTM适用于时序数据，GAN主要用于生成数据，不适用于检测。4.C.BERT解析：商品描述文本分类任务需要强大的语义理解能力，BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）通过双向注意力机制，能捕捉长距离依赖关系，效果优于其他模型。5.B.词嵌入（WordEmbedding）解析：智能问答系统需要准确理解用户意图，词嵌入技术能将文本转换为向量表示，保留语义信息。语义角色标注用于分析句子结构，强化学习用于对话策略优化，贝叶斯网络适用于概率推理。二、填空题答案与解析1.对数似然损失函数（LogLoss）解析：CTR预估模型通常使用对数似然损失函数，该函数对预测概率敏感，能有效优化广告点击率。其他函数如平方损失可能不适用于概率值。2.频率（Frequency）解析：RFM模型中的F代表用户购买频率，即用户在一定时间内购买商品次数。R代表最近一次购买时间，M代表平均购买金额。3.设备分配效率解析：排队论模型在物流分拣中心用于优化设备（如分拣机）的分配，减少等待时间，提高分拣效率。4.欺诈关系网络解析：GNN通过建模节点间关系，适用于欺诈检测中的用户、设备、交易等多维度关系分析。5.集成学习（EnsembleLearning）解析：LambdaMART是一种基于决策树的集成学习方法，通过多棵决策树组合提升预测性能。三、简答题答案与解析1.冷启动问题及其解决方案问题：新用户或新商品缺乏历史数据，推荐系统难以准确匹配。解决方案：-新用户冷启动：基于注册信息（如年龄、地区）或热门商品推荐，结合深度学习模型（如Autoencoder）生成用户画像。-新商品冷启动：通过商品属性（如类别、品牌）或用户购买行为（如浏览商品）进行推荐，利用深度嵌入技术（如NDCG）优化排序。2.物流路径优化方法-数据预处理：利用GPS、订单数据构建动态路网图。-模型选择：-传统算法：Dijkstra（单源最短路径）、A（启发式优化）。-机器学习：强化学习（如DQN）动态调整路径，考虑实时路况。-深度学习：时空图神经网络（STGNN）建模多维度约束（如时间、容量）。3.欺诈交易检测步骤-数据采集：收集交易特征（金额、时间、地点、设备信息）。-特征工程：构建异常指标（如交易间隔、设备关联度）。-模型训练：-无监督学习：孤立森林（IsolationForest）检测异常点。-半监督学习：利用少量标记数据训练模型。-规则校验：结合业务规则（如异地高频交易）进行过滤。四、编程题答案与解析1.SQL查询语句sqlSELECTuser_id,COUNT()ASpurchase_countFROMuser_behaviorWHEREbehavior_type='购买'GROUPBYuser_idORDERBYpurchase_countDESC解析：通过`WHERE`过滤购买行为，`GROUPBY`按用户分组统计购买次数，`ORDERBY`降序排列。2.ResNet模型解析-基本结构：通过残差模块（SkipConnection）传递梯度，解决深度网络中的梯度消失问题。-优势：-提升模型深度（可构建1000层以上网络）。-减少梯度丢失，加速收敛。-梯度消失解决方案：-批量归一化（BatchNormalization）：稳定梯度传播。-残差连接：直接传递原始特征，避免信息衰减。五、开放题答案与解析马尔可夫决策过程（MDP）设计1.状态空间（S）：用户画像（年龄、性别）、广告类型、历史点击率。2.动作空间（A）：投放广告（如优惠广告、品牌广告）。3.转移概率（P）：用户在不同广告下的转化率（基于历史数据）。4.奖励函数（R）：点击奖励+转化奖励-投放成本。Q-learning算法优化-目标：最大化长期累积奖励。-步骤：1.初始化Q表（状态-动作值）。2.选择动作：`a=argmaxQ(s,