攜程推薦算法暑期一面面試題8道|含解析

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問(wèn)題1、講講推薦系統(tǒng)流程

推薦系統(tǒng)的流程通常包括以下幾個(gè)步驟：

• 數(shù)據(jù)收集：收集用戶行為數(shù)據(jù)（如瀏覽記錄、購(gòu)買記錄、點(diǎn)擊記錄等）和物品數(shù)據(jù)（如物品特征、分類、標(biāo)簽等）。
• 數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、歸一化、特征提取等預(yù)處理操作。
• 建模：如基于內(nèi)容的推薦：根據(jù)用戶對(duì)物品的特征（如文本、圖像）進(jìn)行推薦；基于用戶的協(xié)同過(guò)濾：推薦與用戶相似的用戶喜歡的物品；基于物品的協(xié)同過(guò)濾：推薦與用戶喜歡的物品相似的其他物品等。
• 模型訓(xùn)練：使用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練推薦模型，常見(jiàn)的方法有矩陣分解、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。
• 推薦生成：根據(jù)訓(xùn)練好的模型生成推薦列表。
• 評(píng)估與調(diào)優(yōu)：使用評(píng)價(jià)指標(biāo)（如準(zhǔn)確率、召回率、F1-score等）評(píng)估推薦效果，并進(jìn)行模型調(diào)優(yōu)。
• 上線與更新：將推薦系統(tǒng)上線，并定期更新模型和數(shù)據(jù)。

問(wèn)題2、Transformer 位置編碼是什么

Transformer中的位置編碼（Positional Encoding）是為了彌補(bǔ)自注意力機(jī)制中缺乏順序信息的缺陷。因?yàn)樽宰⒁饬C(jī)制不包含序列的位置信息，位置編碼通過(guò)在輸入的詞向量中添加位置信息來(lái)引入序列順序。

位置編碼有兩種常見(jiàn)方式：

• 固定位置編碼：如原始Transformer論文中使用的正弦和余弦函數(shù)。每個(gè)位置的編碼是一個(gè)固定的向量，不隨訓(xùn)練變化。
• 可訓(xùn)練位置編碼：將位置編碼作為可訓(xùn)練的參數(shù)，與模型其他參數(shù)一起訓(xùn)練。

問(wèn)題3、QKV 注意力公式為什么除以根號(hào) d

除以根號(hào)d_k的原因是為了防止內(nèi)積值過(guò)大導(dǎo)致softmax函數(shù)的梯度消失問(wèn)題。由于Q和K的維度較高，其內(nèi)積的值會(huì)隨d_k增加而增大，從而導(dǎo)致softmax的輸出極端化（接近0或1）。除以根號(hào)d_k可以使得內(nèi)積值的方差接近1，保持梯度穩(wěn)定。

問(wèn)題4、簡(jiǎn)單講講 GCN

GCN（Graph Convolutional Network，圖卷積網(wǎng)絡(luò)）是一種用于圖數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。GCN通過(guò)在圖的節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行卷積操作來(lái)提取節(jié)點(diǎn)的特征。

基本的GCN操作步驟包括：

• 鄰接矩陣：用鄰接矩陣A表示圖結(jié)構(gòu)。
• 節(jié)點(diǎn)特征矩陣：用矩陣X表示節(jié)點(diǎn)特征。
• 卷積操作：將節(jié)點(diǎn)特征與鄰接矩陣進(jìn)行卷積。

問(wèn)題5、簡(jiǎn)單講講RNN

RNN（Recurrent Neural Network，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）是一類用于處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。RNN通過(guò)循環(huán)結(jié)構(gòu)使得網(wǎng)絡(luò)可以在序列的每個(gè)時(shí)間步共享參數(shù)，從而記憶和處理序列中的上下文信息。

RNN的基本結(jié)構(gòu)包括：

• 輸入層：接收序列的當(dāng)前時(shí)間步輸入。
• 隱藏層：通過(guò)循環(huán)連接，將前一時(shí)間步的隱藏狀態(tài)和當(dāng)前時(shí)間步的輸入一起處理，生成當(dāng)前時(shí)間步的隱藏狀態(tài)。
• 輸出層：生成當(dāng)前時(shí)間步的輸出。

問(wèn)題6、RNN 里的參數(shù)有什么特點(diǎn)？

RNN的參數(shù)具有共享性，即在序列的每個(gè)時(shí)間步使用相同的一組參數(shù)。這使得RNN能夠有效處理不同長(zhǎng)度的序列，并在參數(shù)數(shù)量固定的情況下學(xué)習(xí)序列中的時(shí)間依賴關(guān)系。

問(wèn)題7、Dropout 是怎么做的？有什么作用？推理和訓(xùn)練時(shí) Dropout 的區(qū)別？如果推理也用 dropout 會(huì)怎么樣？

Dropout是一種正則化技術(shù)，通過(guò)在訓(xùn)練過(guò)程中隨機(jī)丟棄（即設(shè)置為零）一部分神經(jīng)元來(lái)防止過(guò)擬合。具體步驟為：

1. 在每一層的輸出中，以一定的概率p隨機(jī)丟棄一些神經(jīng)元。對(duì)保留的神經(jīng)元進(jìn)行放大 1/(1-p)，以保持總的激活值不變。

作用：通過(guò)隨機(jī)丟棄神經(jīng)元，減少節(jié)點(diǎn)之間的相互依賴，從而提高模型的泛化能力。

訓(xùn)練和推理的區(qū)別：

• 訓(xùn)練時(shí)：應(yīng)用Dropout，即隨機(jī)丟棄神經(jīng)元，并對(duì)保留的神經(jīng)元進(jìn)行放大。

• 推理時(shí)：不應(yīng)用Dropout，使用完整的網(wǎng)絡(luò)。

如果推理時(shí)也用Dropout，模型的輸出將變得不穩(wěn)定，因?yàn)槊看瓮评頃r(shí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)都不同，導(dǎo)致結(jié)果不可預(yù)測(cè)且精度下降。

問(wèn)題8、講講 BN？BN 訓(xùn)練和推理什么區(qū)別？有什么用？

Batch Normalization（BN）是一種加速深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練并提高其穩(wěn)定性的方法。BN通過(guò)對(duì)每一層的輸入進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，使得輸入具有零均值和單位方差，同時(shí)允許網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)最優(yōu)的均值和方差。

訓(xùn)練和推理的區(qū)別：

• 訓(xùn)練時(shí)：使用mini-batch的均值和方差，并更新全局均值和方差的移動(dòng)平均值。

• 推理時(shí)：使用訓(xùn)練過(guò)程中計(jì)算的全局均值和方差。

作用：

• 減少內(nèi)部協(xié)變量偏移（Internal Covariate Shift）。

• 加快訓(xùn)練速度。

• 提高模型的泛化能力。

      

       
      
      

       

        
         

          

           

            
             

              

               

                

                 

                  

                   
                  
                 
                
                

                 

                  

                   

                    
                   
                  
                 
                 

                  

                   

                    
                   
                  
                 
                
                

                 

                  
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