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面经内容

腾讯(PCG)腾讯投的最晚但是最早开始面试，一面时准备不够充分，好多答的都不好，不过也查漏补缺了很多东西。二面面试官很nice，很会引导，体验很棒。（50min).自我介绍.论文及项目3.强化学习排序怎么实现的，除了这种还有没有其他方案4.项目中GraphEmbedding怎么学的线上更新周期怎么样用来做什么（预训练，CF召回）其他召回算法有什么。召回算法的选择。召回方式（多路，Embedding）5.算法题：两种宝石，可替换指定次数，求最大子串长度（双指针+记录变化点）6.反问（50min).自我介绍.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)7.MF的实现，有哪些优化方式（特征值，SVD，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）（0min).自我介绍及项目.个人三个性格优点3.缺点4.对未来的规划5.实习及转正base地点6.实习时长（一周五天，有点恐怖）文

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