2026年京东算法工程师笔试重点知识练习题附解析

2026年京东算法工程师笔试重点知识练习题（附解析）一、选择题（共5题，每题2分）1.京东推荐系统常用的相似度计算方法中，哪种适用于高维稀疏数据？A.余弦相似度B.欧氏距离C.皮尔逊相关系数D.Jaccard相似度2.在京东物流路径优化中，以下哪种算法最适合解决动态车辆路径问题（VRP）？A.Dijkstra算法B.A算法C.GeneticAlgorithm（遗传算法）D.Bellman-Ford算法3.京东金融风控中，用于检测异常交易行为的算法是？A.决策树B.神经网络C.逻辑回归D.IsolationForest（孤立森林）4.在京东商品搜索排序中，以下哪种策略属于深度学习模型应用？A.TF-IDFB.BM25C.DeepFMD.PageRank5.京东客服智能问答系统中，常用的预训练语言模型是？A.BERTB.LSTMC.GRUD.XGBoost二、填空题（共5题，每题2分）1.京东商品推荐系统中的冷启动问题，通常通过______和______来解决。2.京东物流中的实时路径规划，需要考虑______、______和______三个核心要素。3.京东金融反欺诈模型中，常用的特征工程方法包括______、______和______。4.京东搜索排序中的召回阶段，常用______和______两种方法。5.京东客服系统中的意图识别，主要依赖______和______两种技术。三、简答题（共3题，每题5分）1.简述京东推荐系统中，深度学习模型（如Wide&Deep）如何解决冷启动问题？2.解释京东物流路径优化中，动态规划的优缺点，并说明其适用场景。3.京东金融风控中，如何通过特征工程提升模型的预测精度？列举三种常用方法并说明原理。四、计算题（共2题，每题10分）1.假设京东商品搜索系统使用BM25算法计算文档与查询的相似度，给定以下参数：-文档D1：词频（query词=3），总词数=100-文档D2：词频（query词=1），总词数=200-查询词在所有文档中的平均词频=2，文档总数=1000-IDF(query词)=log(1000/50)=0.3010计算D1和D2的BM25得分，并说明哪个文档更相关。2.京东物流优化配送路径，有4个订单点（A→B→C→D），每个点的需求量分别为[10,20,15,5]，车辆容量为30。-使用Dijkstra算法计算最短路径，假设距离矩阵为：ABCDA0537B5042C3406D7260-若订单C的需求量突然增加到25，重新计算配送路径是否可行？说明理由。五、论述题（共1题，15分）京东电商场景下，如何通过A/B测试验证推荐系统的优化效果？设计一个实验方案，包括：1.实验目标与假设2.分组策略（控制组与实验组）3.数据指标（如CTR、转化率）4.结果分析方法答案与解析一、选择题答案与解析1.答案：A解析：余弦相似度适用于高维稀疏数据（如用户行为向量），能忽略数据维度差异，计算效率高。欧氏距离对稀疏数据敏感，皮尔逊相关系数需数值型连续数据，Jaccard相似度用于集合型数据。2.答案：C解析：GeneticAlgorithm（遗传算法）适用于动态多变的VRP问题，能通过迭代优化适应需求变化。Dijkstra/A适用于静态单次路径规划，Bellman-Ford用于动态单源最短路径，但效率较低。3.答案：D解析：IsolationForest通过孤立异常点来检测欺诈行为，对高维数据鲁棒且效率高。决策树和逻辑回归依赖特征工程，神经网络计算成本高，而金融风控更需快速识别异常。4.答案：C解析：DeepFM结合FM和深度神经网络，适合电商搜索的多特征联合建模。TF-IDF/BM25是传统检索模型，PageRank用于链接分析，非排序算法。5.答案：A解析：BERT是京东客服问答系统常用的预训练模型，通过Transformer结构捕捉语义依赖。LSTM/GRU是RNN变体，XGBoost是树模型，不适用于自然语言处理。二、填空题答案与解析1.答案：用户画像、内容特征解析：冷启动通过补充用户画像（如注册信息）和商品内容特征（如类目、属性）来弥补数据不足。2.答案：时间、成本、效率解析：物流路径需权衡配送时间、运输成本和车辆效率，动态规划需实时调整这三个要素。3.答案：特征筛选、特征组合、特征编码解析：金融风控通过筛选高相关特征（如交易频率）、组合多维度特征（如设备+IP），及编码类别特征（如One-Hot）来提升模型效果。4.答案：MinHash、Top-K解析：搜索召回阶段使用MinHash降维过滤无关文档，Top-K快速筛选候选集。5.答案：BERT、CRF解析：BERT用于提取深层语义，CRF（条件随机场）用于序列标注（如意图分类）。三、简答题答案与解析1.答案：-Wide&Deep模型：Wide部分用逻辑回归处理线性关系和交叉特征，Deep部分用DNN拟合非线性复杂模式。冷启动时，Wide部分依赖用户注册信息或商品静态特征，Deep部分通过预训练（如用无标签数据）迁移知识。-其他方法：热门商品优先推荐、基于规则的推荐（如新用户推荐爆款）。2.答案：-优点：可处理动态变化（如需求波动），适应实时场景。-缺点：计算复杂度高，需要维护状态转移图。-适用场景：京东物流的即时配送、生鲜配送等需求频繁变更的场景。3.答案：-特征筛选：剔除冗余或低相关特征（如删除0方差特征）。-特征组合：生成新特征（如“总金额/订单数”）。-特征编码：将类别特征转为数值（如One-Hot、LabelEncoding）。原理：提升模型对业务逻辑的理解能力，减少噪声干扰。四、计算题答案与解析1.答案：-BM25公式：Score=Σ((tf_i(k+1))/(tf_i+k(1-b+bdoc_len/D)))log(N/df_i)-k=2.0,b=0.75,doc_len=100/200/300（假设D1/D2总词数）-IDF=0.3010（已给）-D1得分≈0.045,D2得分≈0.021结论：D1更相关。2.答案：-原路径A→B→C→D：总需求=40>30，不可行。-新路径A→D→B→C：总需求=30，可行。解析：动态调整后，路径总需求≤车辆容量，且D→B顺序满足C需求。五、论述题答案与解析实验方案：1.目标与假设：-目标：验证新推荐算法（如基于深度学习的协同过滤）能否提升商品CTR。-假设：实验组CTR>控制组CTR。2.分组策略：-控制组：使用传统协同过滤算法。-实验组：使用深度学习模型。-按用户流量随机分流，每组各50%用户。3.数据指标：-主要指标：点击率（CTR）、转化率。