2026年京东算法工程师笔试重点知识点梳理练习题及参考答案

2026年京东算法工程师笔试重点知识点梳理练习题及参考答案一、选择题（共5题，每题3分，共15分）1.京东推荐系统常用的相似度计算方法不包括以下哪一项？A.余弦相似度B.欧氏距离C.Jaccard相似度D.互信息量2.在京东物流路径规划中，以下哪种算法通常用于求解单源最短路径问题？A.Dijkstra算法B.Floyd-Warshall算法C.A搜索算法D.以上都是3.京东广告点击率预估模型中，以下哪个特征通常被认为是重要的线性特征？A.用户历史购买频次B.广告展示次数C.用户年龄（分箱特征）D.广告与用户兴趣的余弦相似度4.京东金融风控系统中，用于检测异常交易行为的算法通常属于以下哪一类？A.分类算法B.聚类算法C.异常检测算法D.回归算法5.在京东商品搜索排序中，以下哪个指标通常用于衡量搜索结果的相关性？A.点击率（CTR）B.转化率（CVR）C.搜索排名（Rank）D.查询理解准确率二、填空题（共5题，每题2分，共10分）1.京东推荐系统中，常用的深度学习模型有______和______。2.京东物流中，用于优化配送路径的启发式算法包括______和______。3.京东广告系统中的特征工程常用方法有______和______。4.京东金融风控中，常用的评分卡模型属于______模型。5.京东搜索排序中，常用的召回策略包括______和______。三、简答题（共3题，每题10分，共30分）1.简述京东推荐系统中冷启动问题的解决方案及其优缺点。2.京东物流中，如何通过图论算法优化配送路径？请举例说明。3.京东广告系统中，如何平衡广告曝光量和点击率的优化目标？请结合实际场景说明。四、编程题（共2题，每题15分，共30分）1.假设你正在开发京东商品搜索的召回模块，请设计一个基于TF-IDF和余弦相似度的简单召回算法，要求：-输入：用户查询词和商品库（每商品有标题和描述）-输出：与查询词最相关的Top5商品-提示：可使用Python实现，无需安装额外包。2.京东金融风控中，需要检测用户的异常交易行为，请设计一个基于统计方法的异常检测算法，要求：-输入：用户的交易记录（金额、时间、商户类型等）-输出：标记为异常的交易记录-提示：可使用Python实现，无需安装额外包。五、论述题（共1题，20分）结合京东的业务场景，论述如何通过特征工程提升推荐系统的效果，并举例说明特征工程的具体方法。参考答案及解析一、选择题1.D.互信息量解析：京东推荐系统常用余弦相似度、欧氏距离、Jaccard相似度计算物品或用户的相似度，互信息量在信息检索中常用，但较少用于推荐系统。2.A.Dijkstra算法解析：Dijkstra算法适用于求解单源最短路径问题，京东物流路径规划中常用于优化配送路线。Floyd-Warshall算法用于求解全源最短路径，A搜索算法常用于启发式路径规划。3.C.用户年龄（分箱特征）解析：用户年龄（分箱特征）是典型的线性特征，易于建模且能有效提升CTR预估效果。其他选项中，购买频次、展示次数、兴趣相似度更依赖复杂模型。4.C.异常检测算法解析：异常检测算法（如孤立森林、DBSCAN）用于识别异常交易行为，金融风控中常用。分类算法用于欺诈分类，聚类算法用于用户分群。5.D.查询理解准确率解析：搜索排序的核心是相关性，查询理解准确率直接影响排序效果。点击率和转化率是结果评估指标，搜索排名是最终输出。二、填空题1.京东推荐系统中，常用的深度学习模型有Wide&Deep和DeepFM。解析：Wide&Deep结合了线性模型和深度神经网络，DeepFM则引入了因子分解机，两者在推荐系统中应用广泛。2.京东物流中，用于优化配送路径的启发式算法包括贪心算法和遗传算法。解析：贪心算法快速求解近似解，遗传算法通过进化优化路径，两者常结合使用。3.京东广告系统中的特征工程常用方法有特征交叉和特征分箱。解析：特征交叉能产生新的交互特征，特征分箱将连续特征离散化，均能有效提升模型效果。4.京东金融风控中，常用的评分卡模型属于逻辑回归模型。解析：评分卡模型通过逻辑回归计算风险评分，广泛用于信贷审批和反欺诈。5.京东搜索排序中，常用的召回策略包括精确召回和粗粒度召回。解析：精确召回确保核心结果覆盖，粗粒度召回扩大范围，两者结合提升召回效果。三、简答题1.京东推荐系统中冷启动问题的解决方案及其优缺点解决方案：-物品冷启动：使用静态特征（如品类、品牌）进行初步召回，结合用户行为数据优化。-用户冷启动：利用通用推荐（如热门商品）或社交关系（如好友行为）补充信息。优点：能快速为冷启动对象提供推荐，覆盖面广。缺点：初期推荐质量可能较低，依赖外部信息补充。2.京东物流中，如何通过图论算法优化配送路径方法：将配送网络建模为图，节点为路口或站点，边为道路，权重为距离或时间。举例：使用Dijkstra算法求解从仓库到多个配送点的最短路径，结合多路径规划优化整体效率。3.京东广告系统中，如何平衡广告曝光量和点击率的优化目标方法：采用LambdaMART等分阶段优化算法，先最大化曝光量，再通过学习用户反馈调整曝光策略。结合预算控制和动态竞价，确保ROI最大化。四、编程题1.基于TF-IDF和余弦相似度的召回算法pythonimportnumpyasnpfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similaritydef召回算法(查询词,商品库):vectorizer=TfidfVectorizer()all_text=[查询词]+[商品['标题']+商品['描述']for商品in商品库]tfidf_matrix=vectorizer.fit_transform(all_text)similarity_scores=cosine_similarity(tfidf_matrix[0:1],tfidf_matrix[1:]).flatten()top5_indices=np.argsort(similarity_scores)[::-1][:5]return[商品库[i]foriintop5_indices+1]示例调用商品库=[{'标题':'手机','描述':'5G智能手机'},{'标题':'耳机','描述':'无线蓝牙耳机'}]查询词='电子产品'结果=召回算法(查询词,商品库)2.基于统计方法的异常检测算法pythonimportpandasaspddef异常检测(交易记录):df=pd.DataFrame(交易记录)df['金额中位数']=df['金额'].median()df['金额标准差']=df['金额'].std()异常阈值=df['金额中位数']+3df['金额标准差']异常交易=df[df['金额']>异常阈值]return异常交易示例调用交易记录=[{'金额':200,'时间':'2023-01-01'},{'金额':5000,'时间':'2023-01-02'}]异常结果=异常检测(交易记录)五、论述题特征工程提升推荐系统效果的方法及案例特征工程是推荐系统核心环节，通过以下方法提升效果：1.特征交叉：结合用户属性和物品特征（如用户年