真面经，好答案。面试之前，先来面栈。

机器学习与推荐系统

本分类共 8 个专题 · 1526 道题

已筛选

共 532 道题

排序：

7700
生成式推荐为什么使用大模型学习 ID 表征，而非传统 ID 向量化？
模型基础与推理机器学习与推荐系统
原理机制
进阶
1 篇面经
7701
SID 表征相比普通商品 ID Embedding 有什么优势，为什么更容易学习？
模型基础与推理机器学习与推荐系统
原理机制
进阶
1 篇面经
7702
MiniOneRec 的推荐模型架构是什么，如何利用 SID 改善推荐？
模型基础与推理机器学习与推荐系统
项目深挖
进阶
1 篇面经
7705
RQ-VAE 的参数量、码本数量和 SID Token 组合如何设计？
模型基础与推理机器学习与推荐系统
项目深挖
进阶
1 篇面经
7706
RQ-VAE 如何生成商品的 SID 表征，编码与解码各承担什么作用？
模型基础与推理机器学习与推荐系统
原理机制
进阶
1 篇面经
8351
生成式排序中，如何将时间衰减引入打分？
模型基础与推理机器学习与推荐系统
方案设计
进阶
1 篇面经
8353
内容理解任务类别很多、标注数据不足时，如何构建和改进模型？
模型基础与推理机器学习与推荐系统
方案设计
进阶
1 篇面经
8355
推荐模型上线后核心指标下降，应从哪些环节定位？
模型基础与推理机器学习与推荐系统
故障排查
进阶
1 篇面经
9159
评论情感分析为什么通常采用监督学习，而不是无监督学习？
模型基础与推理机器学习与推荐系统
比较选型
基础
1 篇面经
9634
如何分析游戏玩家数量与付费价格曲线的统计分布？
模型基础与推理机器学习与推荐系统
开放讨论
—
1 篇面经