shopee推荐算法面经
一面八股部分
Q1：模型评价方法、二分类的评价指标；AUC有什么局限性、如何改进，GAUC
Q2：介绍主流推荐系统模型；介绍DIN、DIEN的结构；介绍PLE，MMoE的结构
Q3：介绍主流特征处理方法；如何进行特征重要性分析；不使用GBDT等两阶段方法，只基于目前训练的神经网络，怎么看特征重要性？
算法题：40. 组合总和 II 二面
八股部分
Q1：介绍推荐链路，为什么推荐分为这些链路
Q2：介绍双塔模型
Q3：介绍DIN和DIEN的区别
Q4：介绍AUC，AUC的物理意义，为什么推荐用AUC作为指标
Q5：介绍模型参数初始化方法，如果将所有参数初始化为0会有什么问题？
算法题：53. 最大子数组和
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