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)
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
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