百度AIDU - 推薦策略部面經（涼）
7/18 一面
自我介紹
問實習（講了講搜索和推薦的區(qū)別，搜索的相關性怎么控制，用的什么特征，baseline是什么；序列建模DIN，我說可以用一些統(tǒng)計類特征來代替DIN，時延會有所降低，但效果可能不如DIN；問deep hash embedding怎么做的，被懟說這樣會導致時延增高，不劃算—嗯，的確是這樣的）
問另一段實習（多目標預估，這個沒有問很深，就問了問原來的baseline是啥，業(yè)務場景是啥）
推薦方面擴展問題（一個是他們現在都沒有解決的問題，好像是說item側有文本和圖片，然后圖片只占5%，所以學的不好，該怎么辦？？emmm 我也不知道… 我就說了預訓練模型提特征，面試官問如果用bert提取文本特征，然后加到item 側，模型效果會有所提高嗎？我說，這是content特征，自然會有所提升的；然而面試官說他們發(fā)現不會提升…我實在難以理解，就開始懟他，說了feature-based extractor和finetune-based extractor，并舉現在的實習作為論據，于是這個事不了了之。）
代碼：寫個快排。然后又問最壞時間復雜度是多少，我答：當數組近乎有序，為O（n^2），面試官含含糊糊的，好在我很確定自己的答案，很堅定。又問如何解決，我說隨機選軸點；又問如果本來數組就是隨機排列的呢，如何避免最壞情況？（面試官說就是如何找到數組中不是最大值的那個值），我真的智商太低了，竟沒想出O（1）的解，還在想什么堆、拒絕采樣，后來面試官說，取兩個數較小的那個一定不是最大值…我都被自己蠢笑了??
后面沒有反問環(huán)節(jié)，但面試官說"應該"會有二面…許愿一面過！????
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