2026年京东算法工程师笔试基础与提升综合练习题及详细解答

2026年京东算法工程师笔试基础与提升综合练习题及详细解答一、选择题（共5题，每题2分，共10分）1.京东推荐系统常用特征工程方法中，以下哪项不属于常用特征处理技术？A.特征交叉B.特征哈希C.树模型特征提取D.逻辑回归系数优化2.在京东物流路径优化场景中，若采用Dijkstra算法求解最短路径，其时间复杂度受限于以下哪个因素？A.图的邻接矩阵存储方式B.节点数量和边数量C.目标节点的距离D.优先队列的实现方式3.京东广告点击率预估模型中，以下哪种评估指标最适合用于衡量模型的业务效果？A.AUC（AreaUnderCurve）B.F1-scoreC.Precision@KD.LogLoss4.在京东金融风控系统中，若采用GBDT模型进行用户信用评分，以下哪项是模型过拟合的典型表现？A.训练集和测试集误差均较大B.训练集误差小，测试集误差大C.模型训练速度过慢D.特征重要性排序不稳定5.京东智能客服系统中，若采用BERT模型进行意图识别，以下哪项是模型预训练的关键优势？A.显著提升模型参数量B.减少标注数据需求C.降低模型训练时间D.提高模型内存占用二、填空题（共5题，每题2分，共10分）1.在京东商品分类任务中，若采用决策树算法，剪枝策略常见的有______和______两种方式。（答案：预剪枝，后剪枝）2.京东用户行为分析中，若采用时序特征提取，常用的方法包括______和______。（答案：滑动窗口统计，自回归模型）3.在京东电商推荐系统中，协同过滤算法的常见变种有______和______。（答案：User-basedCF，Item-basedCF）4.京东广告投放系统中，若采用LambdaMART优化排序损失，其核心思想是______。（答案：迭代优化排序目标函数的边际增益）5.在京东供应链库存管理中，若采用多阶段库存优化模型，常见的约束条件包括______和______。（答案：需求不确定性，补货提前期）三、简答题（共4题，每题5分，共20分）1.简述京东推荐系统中，冷启动问题的常见解决方案及其适用场景。（参考思路：冷启动问题通常分为用户冷启动、商品冷启动和场景冷启动。解决方案包括基于内容的推荐、协同过滤的变种（如矩阵分解）、混合推荐模型等。适用场景需结合实际业务场景描述，如新用户注册推荐、新品上架推广等。）2.解释京东广告系统中的CTR预估与CVR预估的区别，并说明如何通过业务场景设计联合预估模型。（参考思路：CTR（Click-ThroughRate）关注点击行为，CVR（Conversion-ThroughRate）关注转化行为。区别在于目标用户意图差异。联合预估可通过特征融合、多任务学习等方法设计模型，如将CTR和CVR作为联合目标，加入用户历史转化行为特征等。）3.在京东物流路径优化中，若采用启发式算法（如遗传算法），简述其主要步骤及其优缺点。（参考思路：主要步骤包括编码、初始化种群、计算适应度、选择、交叉、变异。优点是计算效率高，适用于大规模问题；缺点是易陷入局部最优，需要调优参数。）4.京东金融风控系统中，如何通过特征工程提升LGD（LossGivenDefault）预测的准确性？（参考思路：LGD预测需结合用户财务行为、交易历史、社交关系等多维度特征。特征工程方法包括：1）衍生特征（如还款能力比、负债率）；2）时序特征（如逾期天数分布）；3）外部数据（如征信报告）。）四、编程题（共2题，每题10分，共20分）1.京东商品搜索系统中，给定一个商品列表和用户查询关键词，请设计一个简单的关键词匹配算法，输出匹配度最高的前3个商品。（要求：假设商品列表为`[{"id":1,"title":"手机A"},{"id":2,"title":"电脑B"},{"id":3,"title":"平板C"}]`，查询关键词为"电脑"，请实现匹配逻辑并输出结果。）（参考代码思路：pythondefkeyword_matching(items,query):results=[]foriteminitems:title=item["title"].lower()query=query.lower()score=sum(1forqinquery.split()ifqintitle)results.append((item["id"],score))results.sort(key=lambdax:x[1],reverse=True)returnresults[:3]2.京东电商系统中，给定用户历史购买数据，请设计一个滑动窗口的时序特征提取方法，计算过去7天内的用户购买频率。（要求：假设历史数据为`[{"user_id":101,"date":"2023-01-01"},{"user_id":101,"date":"2023-01-03"},{"user_id":102,"date":"2023-01-02"}]`，请实现滑动窗口计算逻辑。）（参考代码思路：pythonfromcollectionsimportdefaultdictdefsliding_window_frequency(data,window=7):user_purchases=defaultdict(list)forrecordindata:user_purchases[record["user_id"]].append(record["date"])results={}foruser,datesinuser_purchases.items():counts=defaultdict(int)fori,dateinenumerate(dates):window_dates=dates[max(0,i-window):i]counts[len(window_dates)]+=1results[user]=counts.get(window,0)returnresults五、开放题（共2题，每题10分，共20分）1.在京东物流配送场景中，若采用强化学习优化配送路径，请简述Q-learning算法的核心思想，并分析其适用场景和局限性。（参考思路：Q-learning核心思想是通过探索-利用策略迭代更新状态-动作值函数`Q(s,a)`，最终收敛到最优策略。适用场景：离散状态空间、可观测状态。局限性：1）高维状态空间难以扩展；2）需要大量探索导致收敛慢；3）易陷入局部最优。）2.京东金融反欺诈系统中，若采用图神经网络（GNN）进行欺诈检测，请说明GNN如何建模用户行为网络，并列举至少两种提升模型性能的方法。（参考思路：GNN通过聚合邻居节点信息动态更新节点表示，适用于建模用户行为网络（如交易关系、设备关联）。提升方法：1）加入注意力机制增强关键边的影响；2）多层级GNN结合层级特征融合。）答案与解析一、选择题答案与解析1.D解析：特征交叉、特征哈希、特征哈希树属于特征工程常用技术，而逻辑回归系数优化属于模型参数调整方法，不属于特征工程。2.B解析：Dijkstra算法的时间复杂度与图的大小（节点数和边数）相关，邻接矩阵存储方式影响内存而非时间复杂度。3.C解析：广告系统关注用户实际点击行为，Precision@K更直接反映业务效果。AUC评估泛化能力，F1-score适用于不平衡数据集，LogLoss为损失函数。4.B解析：过拟合表现为训练集误差低而测试集误差高，其他选项分别对应欠拟合、效率问题、稳定性问题。5.B解析：BERT预训练通过大规模语料学习通用语义表示，减少对标注数据的依赖。其他选项描述不准确。二、填空题答案与解析1.预剪枝，后剪枝解析：预剪枝在树生长过程中提前终止分支，后剪枝在树生成后剪除低效用分支。2.滑动窗口统计，自回归模型解析：滑动窗口统计提取时序统计量（如均值、频次），自回归模型利用历史值预测未来值。3.User-basedCF，Item-basedCF解析：User-based基于相似用户推荐，Item-based基于相似商品推荐，均为协同过滤变种。4.迭代优化排序目标函数的边际增益解析：LambdaMART通过多轮迭代选择最优分裂点，累积边际增益提升排序效果。5.需求不确定性，补货提前期解析：库存管理需考虑需求波动和补货周期，这两个是核心约束条件。三、简答题答案与解析1.冷启动解决方案及场景-解决方案：-用户冷启动：基于内容的推荐（如浏览历史）、随机推荐、社交推荐（如共同好友）。-商品冷启动：基于规则的推荐（如新品推荐）、内容相似度（如关键词匹配）、用户评分（如加权推荐）。-场景：新用户注册引导、新品推广活动、场景化推荐（如节日专题）。2.CTR/CVR区别与联合预估设计-区别：CTR关注短期兴趣（点击），CVR关注长期行为（转化）。-联合预估设计：-特征融合：将CTR/CVR共享特征（如用户属性）与各自特征（CVR需加入交易行为）结合。-多任务学习：使用共享层和分支网络分别预测CTR和CVR，通过任务关联提升性能。3.遗传算法步骤与优缺点-步骤：编码（如路径表示）、初始化、计算适应度（如路径总距离）、选择（轮盘赌）、交叉（交换部分路径）、变异（随机调整节点）。-优点：并行搜索、无需梯度信息、适用于复杂问题。缺点：参数调优困难（交叉率、变异率）、易早熟。4.LGD特征工程方法-衍生特征：如（当前负债/收入）×逾期天数、历史违约次数/交易笔数。-时序特征：还款计划执行率、近期交易频率变化。-外部数据：征信报告中的信用卡使用率、行业黑名单关联。四、编程题答案与解析1.关键词匹配算法实现pythondefkeyword_matching(items,query):results=[]foriteminitems:title=item["title"].lower()query=query.lower()score=sum(1forqinquery.split()ifqintitle)results.append((item["id"],score))results.sort(key=lambdax:x[1],reverse=True)return[item[0]foriteminresults[:3]]解析：通过分词匹配查询关键词，统计标题中包含的词数作为分数，排序后取Top3。2.滑动窗口频率计算pythonfromcollectionsimportdefaultdictdefsliding_window_frequency(data,window=7):user_purchases=defaultdict(list)forrecordindata:user_purchases[record["user_id"]].append(record["date"])results={}foruser,datesinuser_purchases.items():counts=defaultdict(int)fori,dateinenumerate(dates):window_dates=dates[max(0,i-window):i]counts[len(window_dates)]+=1results[user]=counts.get(window,0)returnresults解析：按用户聚合日期，遍历每条记录计算当前窗口内已有交易数量，作为过去7天的购买频率。五、开放题答案与解析1.Q-learning在物流路径优化中的应用-核心思想：通过试错学习状态-动作值函数`Q(s,a)`，选择`argmax_aQ(s,a)`作为最优策略。-适用场景：离散状态（如