2026年京东算法工程师笔试核心知识点应用测评练习题及参考答案

2026年京东算法工程师笔试核心知识点应用测评练习题及参考答案一、选择题（共5题，每题2分，总计10分）1.京东推荐系统常用的协同过滤算法中，以下哪一项不属于基于用户的协同过滤方法？A.User-BasedCFB.Item-BasedCFC.MatrixFactorizationD.Neighborhood-BasedCF2.在京东物流路径规划中，以下哪种算法通常用于解决车辆路径优化问题（VRP）？A.Dijkstra算法B.A算法C.GeneticAlgorithmD.Bellman-Ford算法3.京东金融风控系统中，用于检测异常交易行为的算法通常是？A.决策树（DecisionTree）B.K-Means聚类C.逻辑回归（LogisticRegression）D.时空图神经网络（STGNN）4.在京东商品搜索排序中，以下哪项不属于影响排序的客观因素？A.用户历史行为B.商品销量C.商品价格D.广告投放策略5.京东广告系统中的点击率预估（CTR）模型，以下哪种损失函数常用于处理分类不平衡问题？A.均方误差（MSE）B.HingeLossC.FocalLossD.Cross-EntropyLoss二、填空题（共5题，每题2分，总计10分）1.京东推荐系统中，用于衡量推荐结果与用户兴趣匹配程度的指标是__________。2.在京东物流调度中，最小化配送时间通常采用__________优化算法。3.京东金融反欺诈系统中，用于衡量模型预测准确性的指标是__________。4.商品搜索中的TF-IDF算法，其核心思想是__________。5.广告系统中的LambdaMART算法，其优化目标是在__________约束下最大化排序得分。三、简答题（共3题，每题10分，总计30分）1.简述京东推荐系统中深度学习模型（如Wide&Deep）的应用及其优势。2.在京东物流场景下，如何利用图神经网络（GNN）优化配送路径规划？3.京东金融风控系统中，如何处理数据不平衡问题（如正负样本比例严重倾斜）？四、编程题（共2题，每题15分，总计30分）1.假设京东商品数据包含用户ID、商品ID和评分，请用Python实现基于用户的协同过滤算法（User-BasedCF），计算用户A与用户B的相似度（使用余弦相似度）。python示例数据ratings={'A':{'商品1':5,'商品2':3,'商品3':4},'B':{'商品1':4,'商品2':1,'商品3':5},'C':{'商品1':3,'商品2':4,'商品3':2}}2.在京东广告系统中，请设计一个简单的逻辑回归模型（使用Python和Scikit-learn），用于预估用户点击广告的概率。假设特征包括用户年龄、性别（0/1）、是否历史点击过（0/1）。python示例数据data=[[25,1,1,0.8],[35,0,0,0.2],[20,1,0,0.5],...更多数据]labels=[1,0,1,...]#点击/未点击标签五、综合应用题（共1题，20分）京东的商品搜索系统需要根据用户查询和商品特征进行实时排序，请设计一个排序策略，包含以下要素：1.列出至少5个影响排序的关键特征。2.说明如何结合业务场景（如618大促）调整排序权重。3.简述如何利用机器学习模型优化排序效果。参考答案及解析一、选择题答案及解析1.C解析：MatrixFactorization（矩阵分解）属于隐式反馈的协同过滤，而User-BasedCF、Item-BasedCF和Neighborhood-BasedCF均属于基于用户的协同过滤方法。2.C解析：GeneticAlgorithm（遗传算法）适用于解决复杂的组合优化问题，如VRP；Dijkstra和A主要用于单源最短路径；Bellman-Ford用于动态规划路径。3.B解析：K-Means聚类常用于异常检测，通过识别偏离群组的样本；决策树、逻辑回归和STGNN更多用于分类或时序预测。4.D解析：广告投放策略属于主观干预因素，而用户历史行为、销量和价格是客观指标。5.C解析：FocalLoss适用于处理数据不平衡问题，通过降低易分样本的权重；MSE、HingeLoss和Cross-EntropyLoss均不直接针对不平衡问题。二、填空题答案及解析1.准确率（Precision）或召回率（Recall）解析：推荐系统的核心指标是评估推荐结果与用户兴趣的匹配程度，常用Precision（推荐结果中用户喜欢的比例）或Recall（用户喜欢的被推荐的比例）。2.车辆路径优化（VRP）算法解析：京东物流场景下，VRP算法（如遗传算法、模拟退火）用于最小化配送时间或成本。3.AUC（AreaUnderCurve）或F1分数解析：金融风控中常用AUC衡量模型区分正负样本的能力，或F1分数平衡精确率和召回率。4.降低词频，突出逆文档频率解析：TF-IDF的核心思想是降低高频词（如“京东”）的权重，同时提升稀有词（如“智能客服”）的重要性。5.L2正则化（L2Regularization）解析：LambdaMART是一种改进的AdaBoost算法，通过L2正则化防止过拟合。三、简答题答案及解析1.Wide&Deep模型在京东推荐中的应用及优势答案：Wide&Deep模型结合了记忆网络（Wide部分）和深度网络（Deep部分），Wide部分捕捉用户与商品的固定特征关联，Deep部分学习高阶特征交互。在京东推荐中，可利用Wide部分强化用户历史行为特征，Deep部分挖掘潜在关联，提升长期推荐效果。解析：该模型在电商推荐中广泛用于兼顾短期热门（记忆）和长期兴趣（深度）。2.GNN在京东物流路径规划中的应用答案：GNN可将配送点抽象为节点，道路为边，通过学习节点间关系优化路径。京东可利用GNN动态调整权重，考虑实时路况、订单密度等因素，提升调度效率。解析：GNN擅长处理图结构数据，适合物流场景的复杂依赖关系。3.京东金融反欺诈中的数据不平衡处理答案：可采用过采样（如SMOTE）、欠采样、代价敏感学习（如调整损失函数权重）或集成方法（如XGBoost的scale_pos_weight参数）。解析：金融欺诈样本通常稀少，需针对性处理。四、编程题答案及解析1.User-BasedCF实现pythonimportnumpyasnpfromscipy.spatial.distanceimportcosinedefcosine_similarity(ratings,user1,user2):common_items=set(ratings[user1])&set(ratings[user2])ifnotcommon_items:return0.0vec1=np.array([ratings[user1][item]foritemincommon_items])vec2=np.array([ratings[user2][item]foritemincommon_items])return1-cosine(vec1,vec2)示例调用similarity=cosine_similarity(ratings,'A','B')print(f"UserA与UserB的相似度：{similarity:.4f}")解析：通过余弦相似度计算共同项目的评分向量夹角，值越接近1越相似。2.逻辑回归模型实现pythonfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitX_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(data,labels,test_size=0.2,random_state=42)model=LogisticRegression(C=1.0,solver='liblinear')model.fit(X_train,y_train)print(f"模型准确率：{model.score(X_test,y_test):.4f}")解析：Scikit-learn的LogisticRegression可快速实现分类，需注意特征工程和过拟合问题。五、综合应用题答案及解析京东商品搜索排序策略设计1.关键特征：-商品销量（实时或周期性）-用户历史点击/购买行为-商品价格区间（如618折扣）-用户搜索意图（通过语义分析）-商品新度/时效性（如生鲜）2.业务