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【面经八股】搜广推方向：常见面试题（三）

news 2026/4/12 17:10:29

【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（三）

文章目录

  • 【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（三）
    • 1. 如何解决数据不平衡
    • 2. 假设检验的两类错误
    • 3. 为什么快排比堆排快
    • 4. RMSE、MSE、MAE
    • 5. 双塔模型的应用
    • 6. XGBoost如果损失函数没有二阶导，该怎么办
    • 7. AUC是如何实现的，它对正负样本采样是否敏感
    • 8. Batch Normalization
    • 9. 推荐模型——LS-PLM 基于机器学习算法的推荐。（可供扩展：说说你知道的推荐模型）
    • 10. 推荐模型——Airbnb 基于Embedding的实时搜索推荐系统。（一种经典的embedding相似度召回模型）
    • 11. 如何解决推荐系统重复推荐用户已经处理过的item的问题
    • 参考

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