节前，我们组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂同学、参加社招和校招面试的同学，针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。

今天我整理一下算法岗方向面试题，分享给大家，希望对后续找工作的有所帮助。喜欢记得点赞、收藏、关注。更多技术交流&面经学习，可以文末加入我们交流群。

问题1：介绍下推荐系统的流程？

推荐系统的流程主要包含一下几个阶段。

索引&特征: 会根据内容特性提前建立若干种类型的索引。

召回阶段: 用户请求时会从各种索引种取出千/万 条item。

粗排阶段: 针对这上千/万条item，进行第一遍打分，再筛选出几百条或者千条。这个阶段的排序模型一般都比较简单，能够过滤掉一些与用户兴趣明显不相关的。

精排阶段: 得到几百条item后，精排阶段会建立相对精细的模型，根据用户的画像，偏好，上下文，结合业务目标进行排序。一般精排后返回50-100条给到engine侧。

重排阶段: engine 侧拿到精排的50条item。还会做很多的人工干预和产品逻辑，比如item之间的多样性，产品策略逻辑，比如热门，置顶，多种内容之间的位置混合等等。最终会返回5-10条左右的item，曝光给客户端。根据业务特性，在线流程还有许多比较细的模块，比如去重服务，避免给用户推荐重复的内容。特征预处理，特征抽取等模块。

问题2：召回和排序的差异？

召回的目的在于减少候选的数量（尽量控制在1000以内），方便后续排序环节使用复杂模型精准排序；

因为在短时间内评估海量候选，所以召回的关键点是个快字，受限与此与排序相比，召回的算法模型相对简单，使用的特征比较少。

而排序模型相对更加复杂，更追求准确性，使用的特征也会较多。

问题3：结果 f1 提升的 1% 怎么保证有效性，如何保证置信呢？

实验过程中固定随机种子、多次实验取平均。

问题4：固定随机种子后，多次实验结果相同吗？

还是会有细微差别，因为在梯度传播过程，梯度（浮点数）精度有差异，随着神经网络层数的增加，梯度差异会从小数后面的位置往前跑。只能设置浮点数精度增加来缓解这个问题。

问题5：召回主流的做法？

主流的召回做法包括：规则召回，协同召回，基于内容语义的 I2I 召回，向量召回（基于embedding），树召回和图召回。

问题6：介绍下 embedding 召回？

举一个文本类embedding的例子。

文本类的Embedding可以分为两种，一种是比较传统的word2vector、fasttext、glove这些算法的方案，叫做词向量固定表征类算法，这些算法主要是通过分析词的出现频率来进行Embedding生成，不考虑文本上下文。

而另一种文本Embedding方法，也是目前最流行的方案是动态词表征算法，比如Bert、ELMo、GPT，这类算法会考虑文本上下文。

问题7：推荐系统冷启动问题，怎么解决？

1. 提供非个性化的推荐

最简单的例子就是热门排行榜，我们可以给用户推荐热门排行榜，然后等到用户数据收集到一定的时候，再切换为个性化推荐。

2. 利用用户注册信息

用户注册时提供包括用户的年龄、性别、职业、民族、学历和居住地等数据，做粗粒度的个性化。有一些网站还会让用户用文字描述他们的兴趣。

3. 利用社交网络信息

引导用户通过社交网络账号登录（需要用户授权），导入用户在社交网站上的好友信息，然后给用户推荐其好友喜欢的物品。

问题8、LeetCode101—对称二叉树

问题9、LeetCode3—无重复字符的最长子串

问题10、LeetcCode130—被围绕的区域

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