Банк вопросов
Вопросы на собеседовании: RecSys
Рекомендации должны находить подходящие объекты и учитывать ограничения продукта. Разберите, чем отличаются подбор кандидатов, ранжирование и оценка качества. Объясняя решение, учитывайте холодный старт, обратную связь пользователей и разницу между офлайн-метриками и экспериментом.
Показано 20 из 139 вопросов
Почему выбрали Pointwise loss вместо Listwise для ранкера?
Риксис. Какие вообще есть метрики там на точность рекомендаций?
Как нам с этим бороться, если вернулось не 100 товаров, а миллион?
Есть ли у нас вернулось не 100 товаров, не 1000 товаров, кандидатов, а, допустим, миллион?
Какой алгоритм точно должен быть, который вытаскивает разнообразные айтемы?
Какие метрики нам нужно замерять?
Что из них лучше, Recall или Precision atK?
Подготовьтесь к следующему интервью с Vibe Interview.
Скачать Vibe Interview