2026年京东算法工程师笔试高频考点专项训练题及答案

2026年京东算法工程师笔试高频考点专项训练题及答案一、选择题（共5题，每题2分）1.京东推荐系统常用算法中，以下哪种算法不属于协同过滤的范畴？A.基于用户的协同过滤B.基于物品的协同过滤C.矩阵分解D.基于知识的推理2.在京东物流路径优化场景中，以下哪种指标通常不被作为核心优化目标？A.路径总长度B.车辆油耗C.用户等待时间D.物品破损率3.京东广告点击率预估（CTR）模型中，以下哪种特征工程方法最常用于处理稀疏数据？A.标准化B.二值化C.特征组合D.降维4.在京东金融反欺诈系统中，以下哪种模型结构最适合处理高维稀疏数据？A.决策树B.神经网络C.逻辑回归D.支持向量机5.京东商品搜索排序中，以下哪种策略不属于个性化排序的范畴？A.用户历史行为加权B.物品冷启动策略C.实时意图识别D.基于规则的排序二、填空题（共5题，每题2分）1.京东推荐系统中的冷启动问题通常通过引入__________特征来解决。2.京东物流中的车辆路径问题（VRP）属于NP-__________问题。3.京东广告系统常用的LambdaMART算法属于__________集成学习方法。4.京东金融风控中，AdversarialValidation（AV）主要用于检测__________数据。5.京东搜索排序中的TF-IDF算法主要衡量词语的__________和重要性。三、简答题（共3题，每题5分）1.简述京东推荐系统中，如何平衡多样性与准确性的问题？2.京东物流场景下，如何利用强化学习优化配送路径？3.京东广告CTR预估中，如何处理用户行为数据的时序依赖性？四、编程题（共2题，每题10分）1.京东商品搜索中，给定一个包含物品ID和用户行为的稀疏矩阵，请设计一个基于LRU缓存的候选集召回策略，要求时间复杂度O(n)。示例输入：pythonuser_items={'user1':['item1','item2','item3'],'user2':['item2','item4'],'user3':['item1','item5']}要求输出：python{'user1':['item4','item5'],'user2':['item1','item3'],'user3':['item2','item4']}2.京东广告点击率预估中，请实现一个简单的LRU缓存类，用于存储用户最近浏览的5个广告ID，要求支持get和put操作。示例代码：pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity):passdefget(self,key):passdefput(self,key):pass五、论述题（共1题，10分）结合京东业务场景，论述深度学习在用户画像构建中的应用及挑战。答案及解析一、选择题答案1.D解析：基于知识的推理属于基于规则的推荐方法，不属于协同过滤范畴。2.D解析：物品破损率通常由物流包装和配送过程决定，与路径优化无关。3.B解析：二值化适用于处理稀疏数据，将特征值映射为0或1。4.D解析：支持向量机（SVM）对高维稀疏数据表现优异，适合反欺诈场景。5.D解析：基于规则的排序属于非个性化策略，其他选项均涉及用户行为分析。二、填空题答案1.内容解析：冷启动问题通过引入物品属性、用户属性等非行为特征解决。2.完备解析：VRP是NP完备问题，无多项式时间解法。3.boosting解析：LambdaMART是MART的改进版本，属于boosting集成方法。4.伪造解析：AV用于检测数据集中是否存在人工构造的虚假样本。5.频率解析：TF-IDF计算词语频率与逆文档频率的乘积。三、简答题答案1.推荐系统多样性策略-加权排序：为多样性特征分配权重，如物品类别多样性、流行度多样性等。-聚类召回：将物品聚类，优先召回不同类别的物品。-限制热门：减少头部物品的排序权重，平衡长尾推荐。2.强化学习优化配送路径-状态设计：包含车辆位置、任务列表、时间窗口等。-动作设计：选择下一个配送任务。-奖励函数：结合路径长度、准时率、油耗等指标。3.处理时序依赖性-RNN/LSTM：捕捉用户行为序列的时序特征。-韩国窗口：滑动窗口聚合历史行为，如最近5次点击。-时效性衰减：新行为权重高于旧行为。四、编程题答案1.LRU缓存召回策略pythonfromcollectionsimportOrderedDictclassLRUCache:def__init__(self,capacity):self.cache=OrderedDict()self.capacity=capacitydefget(self,key):ifkeynotinself.cache:returnNoneself.cache.move_to_end(key)returnself.cache[key]defput(self,key,value):ifkeyinself.cache:self.cache.move_to_end(key)self.cache[key]=valueiflen(self.cache)>self.capacity:self.cache.popitem(last=False)示例调用lru=LRUCache(5)foruser,itemsinuser_items.items():lru.put(user,items)foruserinuser_items.keys():candidates=lru.get(user)print({user:candidates})2.LRU缓存类实现pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity):self.cache=OrderedDict()self.capacity=capacitydefget(self,key):ifkeyinself.cache:self.cache.move_to_end(key)returnself.cache[key]returnNonedefput(self,key,value):ifkeyinself.cache:self.cache.move_to_end(key)self.cache[key]=valueiflen(self.cache)>self.capacity:self.cache.popitem(last=False)五、论述题答案深度学习在用户画像构建中的应用及挑战-应用：-多模态特征融合：结合文本、图像、行为等多源数据，构建更全面的用户画像。-语义表示学习：通过BERT等模型提取用户兴趣的深层语义。-