腾讯算法面经
聊了网络的发展，论文的motivation和实现细节
1. 自我介绍
2. 论文及项目(聊了图网络的发展，论文的motivation和实现细节)
3. CF的特点：
优点：快，不需要上下文特征
缺点：冷启动(所以要结合图)
魔据教育
4. 长尾问题怎么处理
5. CF和DSSM的区别 ?(不是很了解DSSM，答不清楚)
6. LR推导(代码复现(train, loss, predict)【搞不定，基于推导写了伪代码，勉强过】
7. MF的实现，有哪些优化方式(特征值【必须是方阵】，SVD【不适合稀疏场景，复杂度高】，SGD;)梯度怎么求;怎么让MF训练的更快(没搞懂，答的是控制lr，顺便说了一下lr的调参要点)?
8. 算法题：给一个graph，求其中三角的个数(clique的最小单位)(做社交网络的部门所以问图相关的)【类似lc1761】
反问
本文版权归网站所有，转载请联系并注明出处:
http://127.0.0.1/article-detail/BnA7Yevb
