2026年京东算法工程师笔试基础知识点专项练习与解析

2026年京东算法工程师笔试基础知识点专项练习与解析一、选择题（共5题，每题2分）1.京东推荐系统常用的召回策略不包括以下哪项？A.基于规则的召回B.基于协同过滤的召回C.基于深度学习的召回D.基于用户行为的召回2.在京东物流路径优化中，以下哪种算法不属于启发式算法？A.Dijkstra算法B.A算法C.模拟退火算法D.模拟退火算法3.京东金融风控系统中，用于评估用户信用风险的模型通常是？A.决策树模型B.神经网络模型C.贝叶斯模型D.以上都是4.在京东商品搜索中，以下哪种索引技术常用于提升搜索效率？A.B树索引B.倒排索引C.哈希索引D.以上都是5.京东广告系统中的点击率（CTR）预估模型，以下哪种损失函数不适合？A.交叉熵损失B.均方误差损失C.Hinge损失D.以上都适合二、填空题（共5题，每题2分）1.京东自研的分布式计算框架是__________。2.在京东商品推荐系统中，常用的相似度计算方法有__________和__________。3.京东物流中的车辆路径问题（VRP）属于典型的__________问题。4.在京东金融反欺诈系统中，常用的异常检测算法有__________和__________。5.京东搜索中的TF-IDF算法，TF代表__________，IDF代表__________。三、简答题（共3题，每题5分）1.简述京东推荐系统中召回和精排的区别与联系。2.解释京东物流路径优化中的“最短路径问题”及其求解方法。3.京东金融风控系统中，如何通过特征工程提升模型效果？四、计算题（共2题，每题10分）1.京东商品搜索中，某查询“手机”，文档A包含“智能手机”，文档B包含“手机壳”，假设文档A的TF=3，文档B的TF=2，文档集合总文档数为1000，文档A和文档B在词典中的IDF分别为2.0和1.5。计算文档A和文档B的TF-IDF得分，并比较哪个文档更相关。（提示：TF-IDF=TFIDF）2.京东广告系统中，某用户的历史点击行为如下：广告X点击次数为5，广告Y点击次数为3，广告Z点击次数为2。假设广告X、Y、Z的曝光次数分别为100、80、60。计算每个广告的CTR，并排序。（提示：CTR=点击次数/曝光次数）五、编程题（共1题，15分）京东商品搜索中，实现一个简单的TF-IDF计算函数，输入为文档集合和查询词，输出为相关文档的得分列表。（要求：使用Python实现，不考虑并行计算，但需说明如何优化）pythondeftf_idf(documents,query):你的代码pass答案与解析一、选择题答案与解析1.答案：C解析：京东推荐系统常用的召回策略包括基于规则的召回（如热门商品推荐）、基于协同过滤的召回（如用户-商品交互矩阵）、基于用户行为的召回（如点击、加购等）。深度学习主要用于精排阶段，而非召回阶段。2.答案：A解析：Dijkstra算法是精确算法，用于求解单源最短路径；A、模拟退火算法属于启发式算法，用于近似求解。3.答案：D解析：京东金融风控系统通常结合多种模型，决策树、神经网络、贝叶斯模型均可能使用。4.答案：B解析：倒排索引是搜索引擎常用技术，可快速定位包含关键词的文档。B树索引和哈希索引在数据库中常见，但搜索场景更依赖倒排索引。5.答案：B解析：CTR预估通常使用交叉熵损失（分类问题）或Hinge损失（排名问题），均方误差损失主要用于回归问题，不适合CTR预估。二、填空题答案与解析1.答案：JDCluster解析：京东自研的分布式计算框架，类似Hadoop生态。2.答案：余弦相似度；皮尔逊相似度解析：推荐系统中常用余弦相似度（衡量向量夹角）和皮尔逊相似度（衡量相关性）。3.答案：组合优化解析：VRP是典型的组合优化问题，目标是最小化总路径长度。4.答案：孤立森林；局部异常因子（LOF）解析：异常检测常用算法，孤立森林适用于高维数据，LOF用于衡量数据点密度差异。5.答案：词频；逆文档频率解析：TF-IDF中TF衡量词在文档中的出现频率，IDF衡量词在文档集合中的普遍性。三、简答题答案与解析1.答案：-召回（Recall）：从海量商品中筛选出可能相关的候选集，常用方法包括基于规则的召回、协同过滤召回等。-精排（Ranking）：在候选集中对商品进行排序，常用模型包括LR、FM、深度学习模型等。-联系：召回是精排的基础，精排是召回的补充，两者结合提升推荐效果。2.答案：-最短路径问题：在物流场景中，给定起点和终点，寻找路径长度最短的方案。-求解方法：Dijkstra算法（贪心算法）、A算法（启发式搜索）等。3.答案：-特征工程方法：-特征提取：从原始数据中提取有意义的信息（如用户年龄、消费金额）。-特征组合：将多个特征组合成新特征（如“年龄消费金额”）。-特征选择：剔除冗余特征，提升模型泛化能力。四、计算题答案与解析1.答案：-文档A：TF=3，IDF=2.0→TF-IDF=32.0=6.0-文档B：TF=2，IDF=1.5→TF-IDF=21.5=3.0-结论：文档A更相关。2.答案：-广告X：CTR=5/100=0.05-广告Y：CTR=3/80=0.0375-广告Z：CTR=2/60=0.0333-排序：X>Y>Z五、编程题答案与解析pythondeftf_idf(documents,query):importmathfromcollectionsimportdefaultdict计算文档总数total_docs=len(documents)统计词频（TF）term_freq=defaultdict(int)fordocindocuments:fortermindoc.split():term_freq[term]+=1统计文档频率（DF）doc_freq=defaultdict(int)fordocindocuments:unique_terms=set(doc.split())forterminunique_terms:doc_freq[term]+=1计算IDFidf={term:math.log(total_docs/(df+1))forterm,dfindoc_freq.items()}计算TF-IDFscores=[]fori,docinenumerate(documents):doc_terms=doc.split()score=0forterminquery.split():iftermindoc_terms:tf=doc_terms.count(term)/len(doc_terms)score+=tfidf[term]scores.append((i,