2026年京东算法工程师笔试重点知识练习题及答案

2026年京东算法工程师笔试重点知识练习题及答案一、选择题（共5题，每题2分）1.京东推荐系统常用的召回策略中，以下哪一项不属于基于内容的召回？A.基于用户历史浏览商品的TF-IDF召回B.基于商品属性的余弦相似度召回C.基于协同过滤的近邻用户商品召回D.基于文本分析的相似商品召回2.在京东物流路径优化场景中，以下哪种算法通常用于解决车辆路径问题（VRP）？A.神经网络B.深度强化学习C.模拟退火算法D.贝叶斯网络3.京东金融风控系统中，用于检测异常交易的特征工程方法中，以下哪一项最常用于处理高维稀疏数据？A.PCA降维B.决策树特征选择C.LDA主题模型D.Autoencoder自编码4.在京东广告点击率预估（CTR）场景中，以下哪一项属于上下文特征？A.用户历史购买行为B.广告点击时间C.用户设备型号D.商品类别标签5.京东智能客服中，用于处理用户意图识别的模型中，以下哪一项不属于Transformer架构的优势？A.并行计算能力B.长依赖建模能力C.动态注意力机制D.对稀疏数据的处理能力二、填空题（共5题，每题2分）1.京东商品推荐系统中，常用的排序模型有______和______。2.在京东物流场景中，动态路径规划常用的启发式算法包括______和______。3.京东金融反欺诈系统中，用于检测用户行为异常的常用统计方法有______和______。4.在京东广告系统中，CTR预估常用的特征交叉方法包括______和______。5.京东智能客服中，用于处理多轮对话的模型架构通常是______或______。三、简答题（共5题，每题5分）1.简述京东推荐系统中召回和排序的区别，并举例说明各自的优缺点。2.在京东物流场景中，动态路径规划与静态路径规划有何区别？如何解决动态路径中的实时性优化问题？3.京东金融风控系统中，如何利用图神经网络（GNN）进行欺诈检测？简述其原理和优势。4.在京东广告系统中，如何解决CTR预估中的冷启动问题？列举至少三种方法并简述原理。5.京东智能客服中，如何评估对话系统的效果？常用的评估指标有哪些？四、编程题（共2题，每题10分）1.假设京东商品推荐系统中需要计算用户与商品的相似度，请用Python实现基于余弦相似度的相似度计算函数，输入为用户历史购买向量（列表形式）和商品特征向量（列表形式），输出为相似度分数（0-1之间）。2.京东广告系统中，需要实现一个简单的LRU缓存机制，用于存储最近访问的广告ID，当缓存满时，需要淘汰最久未使用的广告ID。请用Python实现该机制，要求支持添加广告ID和获取缓存内容。五、开放题（共1题，15分）假设京东需要优化其商品详情页的排序算法，以提高用户点击率。请设计一个包含召回、排序和重排三个阶段的优化方案，并说明每个阶段的关键技术和评价指标。答案及解析一、选择题答案及解析1.C-解析：基于内容的召回主要利用商品属性（如文本描述、图片特征等）进行相似度匹配，选项A、B、D均属于此范畴；选项C属于协同过滤，基于用户行为而非内容。2.C-解析：VRP是典型的组合优化问题，模拟退火算法是一种启发式优化方法，常用于此类问题；其他选项均不适用于路径优化。3.A-解析：金融风控数据通常高维稀疏，PCA能有效降维并保留主要信息；其他选项或适用于其他场景（如决策树用于特征选择，LDA用于文本主题，Autoencoder用于无监督降维）。4.C-解析：上下文特征与用户当前行为相关，如设备型号、网络环境等；其他选项属于用户历史行为或商品属性。5.D-解析：Transformer擅长处理序列数据，优势在于并行计算、长依赖建模和动态注意力；但对稀疏数据处理能力较弱，通常需要结合其他方法。二、填空题答案及解析1.京东商品推荐系统中，常用的排序模型有LambdaMART和DeepFM。-解析：LambdaMART是梯度提升树模型，适用于特征工程完善场景；DeepFM结合了FM和深度神经网络，适合高维稀疏数据。2.在京东物流场景中，动态路径规划常用的启发式算法包括遗传算法和蚁群算法。-解析：遗传算法通过模拟生物进化优化路径；蚁群算法利用信息素动态调整路径，适用于动态变化场景。3.京东金融反欺诈系统中，用于检测用户行为异常的常用统计方法有3-Sigma法则和孤立森林。-解析：3-Sigma法则用于检测离群点；孤立森林适用于高维数据异常检测。4.在京东广告系统中，CTR预估常用的特征交叉方法包括多项式特征和嵌入式特征交叉。-解析：多项式特征通过组合原始特征生成新特征；嵌入式特征交叉将类别特征嵌入连续向量空间。5.京东智能客服中，用于处理多轮对话的模型架构通常是RNN或Transformer。-解析：RNN及其变体（如LSTM）能处理时序依赖；Transformer通过注意力机制提升多轮对话效果。三、简答题答案及解析1.召回和排序的区别及优缺点-召回：目的是从海量商品中筛选出与用户可能感兴趣的相关商品，常用方法包括基于内容的召回、协同过滤召回等。-优点：覆盖面广，能发现新兴趣；缺点：精度较低，可能包含大量不相关商品。-排序：在召回结果基础上，根据用户偏好对商品进行精准排序，常用方法包括LambdaMART、DeepFM等。-优点：精度高，能有效提升点击率；缺点：依赖召回结果，计算量大。2.动态路径规划与静态路径规划的区别及优化-区别：静态路径规划基于预设路线，不随实时变化调整；动态路径规划根据实时路况（如拥堵、天气）动态优化。-优化方法：实时更新路网权重（如使用Dijkstra算法结合实时数据）、分段规划（将路径拆分为多个子段动态调整）。3.GNN在欺诈检测中的应用-原理：将用户行为、交易关系建模为图，通过GNN学习节点（用户/交易）的表示，识别异常模式。-优势：能捕捉复杂关系（如团伙欺诈），适用于高维稀疏数据。4.CTR预估冷启动解决方案-方法1：利用用户注册信息或静态特征（如地域、设备）进行初步预估。-方法2：利用知识图谱补全特征（如品牌、品类关联）。-方法3：采用多任务学习，结合其他场景（如搜索）数据。5.对话系统效果评估指标-BLEU：评估生成文本与参考文本的相似度。-ROUGE：用于评估摘要生成效果。-用户满意度调研：通过问卷或NPS评分评估。四、编程题答案及解析1.余弦相似度计算函数pythonimportnumpyasnpdefcosine_similarity(user_vec,item_vec):user_vec=np.array(user_vec)item_vec=np.array(item_vec)dot_product=np.dot(user_vec,item_vec)norm_user=np.linalg.norm(user_vec)norm_item=np.linalg.norm(item_vec)similarity=dot_product/(norm_usernorm_item)returnfloat(similarity)2.LRU缓存机制pythonclassLRUCache:def__init__(self,capacity):self.capacity=capacityself.cache={}self.order=[]defget(self,key):ifkeyinself.cache:self.order.remove(key)self.order.append(key)returnself.cache[key]return-1defput(self,key,value):ifkeyinself.cache:self.order.remove(key)eliflen(self.cache)>=self.capacity:self.cache.pop(self.order.pop(0))self.cache[key]=valueself.order.append(key)五、开放题答案及解析商品详情页排序优化方案1.召回阶段：-方法：结合商品属性（如关键词、图片特征）和用户行为（如搜索历史、浏览记录）进行多维度召回。-评价指标：