2026年京东算法工程师专业技能综合训练题及详细解答

2026年京东算法工程师专业技能综合训练题及详细解答一、选择题（共10题，每题2分，计20分）1.京东物流路径优化中，以下哪种算法最适合解决动态交通环境下的实时配送路径规划？A.Dijkstra算法B.A算法C.遗传算法D.Bellman-Ford算法2.在京东商品推荐系统中，用于衡量推荐结果多样性和准确性的指标是？A.Precision@KB.Recall@KC.NDCGD.F1-Score3.京东金融风控系统中，用于检测异常交易行为的算法通常是？A.决策树B.神经网络C.逻辑回归D.互信息算法4.在京东智能客服中，提升对话连贯性的关键技术是？A.主题模型B.情感分析C.强化学习D.知识图谱5.京东供应链预测中，处理季节性波动的常用方法是？A.ARIMA模型B.LSTMsC.GBDTD.K-Means聚类6.在京东广告投放系统中，用于平衡广告主预算和用户点击率的算法是？A.线性规划B.Bandit算法C.PageRankD.EM算法7.京东电商评论情感分析中，去除噪声文本的预处理方法是？A.词性标注B.停用词过滤C.特征选择D.聚类分析8.在京东库存管理中，用于预测未来需求的方法是？A.稳健优化B.时间序列分析C.贝叶斯网络D.KNN分类9.京东无人仓分拣系统中，提高分拣效率的算法是？A.最小生成树B.机器学习模型C.堆排序D.图神经网络10.京东客服智能质检中，用于识别文本意图的模型是？A.支持向量机B.BERTC.K-MeansD.Apriori算法二、填空题（共5题，每题2分，计10分）1.京东推荐系统中的协同过滤算法主要分为__________和__________两种。2.在京东金融反欺诈中，__________算法常用于识别多维度特征下的欺诈行为。3.京东物流中的VRP（车辆路径问题）属于__________问题，常用__________算法求解。4.京东客服对话中，__________模型能够捕捉上下文依赖关系，提升对话一致性。5.京东电商中的用户行为序列建模，常用__________和__________等方法。三、简答题（共5题，每题4分，计20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.解释京东物流路径优化中，动态路径调整的必要性和技术实现方式。3.说明京东金融风控系统中，如何利用机器学习模型提升欺诈检测的准确率。4.描述京东智能客服中，对话生成模型如何实现多轮对话的连贯性。5.分析京东电商中，时间序列预测模型在库存管理中的应用场景。四、计算题（共2题，每题10分，计20分）1.京东广告系统中，某广告的CTR（点击率）为1%，预算上限为1000元，假设每次点击成本为2元。请计算该广告在1000次曝光中，期望的点击次数和总花费，并说明如何通过UCB（UpperConfidenceBound）算法优化投放策略。2.京东电商评论中，某商品有1000条评论，其中85%为正面，15%为负面。现使用朴素贝叶斯分类器进行情感分析，假设某条评论包含5个特征（如“好评”“推荐”“性价比高”“物流快”“售后差”），其中3个特征属于正面类，2个特征属于负面类。请计算该评论被判定为正面的概率，并说明特征权重对结果的影响。五、编程题（共2题，每题15分，计30分）1.京东物流分拣系统中，需要根据包裹重量和目的地进行路径规划。给定以下数据：包裹：[包裹1（5kg，A地），包裹2（3kg，B地），包裹3（8kg，C地）]车辆容量：20kg车辆起点：仓库（D地）请编写Python代码，计算最优分拣顺序（假设车辆按顺序分拣，不可超载）。2.京东电商评论中，需要提取用户提及的关键词。给定以下评论：“这款手机拍照好，但电池续航一般，性价比高，推荐购买。”请编写代码，使用TF-IDF方法提取关键词，并说明如何处理停用词和同义词问题。详细解答一、选择题答案1.C.遗传算法解析：动态交通环境需要自适应调整，遗传算法通过种群进化适应变化。2.C.NDCG解析：NDCG兼顾准确性和多样性，适合推荐系统。3.B.神经网络解析：多维度欺诈检测需深度学习模型捕捉复杂模式。4.A.主题模型解析：主题模型捕捉对话逻辑，提升连贯性。5.A.ARIMA模型解析：季节性波动适合时间序列模型。6.B.Bandit算法解析：平衡探索与利用，优化点击率。7.B.停用词过滤解析：去除无效词提升情感分析准确性。8.B.时间序列分析解析：电商需求受季节性影响，需预测趋势。9.C.堆排序解析：分拣路径优化需高效排序算法。10.B.BERT解析：BERT能理解上下文意图，优于传统模型。二、填空题答案1.用户基于物品、物品基于用户2.XGBoost3.组合优化、遗传算法4.Transformer5.RNN、LSTM三、简答题答案1.冷启动解决方案：-新用户：基于人口统计或行为模拟推荐；-新商品：利用相似商品或分类模型推荐。优点：解决数据稀疏问题；缺点：推荐质量依赖预设规则。2.动态路径调整必要性：-实时路况变化需优化路径；技术实现：结合GPS和强化学习动态规划。3.欺诈检测方法：-特征工程：用户行为、交易金额、设备信息；模型选择：XGBoost或图神经网络。4.对话连贯性实现：-使用Transformer捕捉上下文；-状态管理维护对话历史。5.时间序列预测应用：-预测销量波动优化库存；-结合促销活动调整策略。四、计算题答案1.广告投放计算：-期望点击次数：1000×1%=10次；-总花费：10×2=20元；UCB优化：探索高CTR广告，逐步收敛至最优。2.情感分析概率：正面概率=0.85×(3/5)+0.15×(0/5)=0.51；特征权重影响：高频词（如“推荐”）提升正面概率。五、编程题答案1.分拣代码（Python伪代码）：pythondefsort_packages(packages,capacity):packages.sort(key=lambdax:x[0])#按重量排序vehicle_load=[]current_weight=0forpkginpackages:ifcurrent_weight+pkg[0]<=capacity:vehicle_load.append(pkg)current_weight+=pkg[0]returnvehicle_load2.关键词提取代码（伪代码）：pythonfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizervectorizer=TfidfVectorizer(stop_words='中文停