tiktok 机器学习面经

一共面了三轮，还没到hm

第一轮

聊简历 + leetcode 披着外衣的起散吴, 有bug，小哥让自查，纠结了半天终于看出来了
第二轮 ml八股，根据简历的知识点来，总体不难，基本属于解释下xx, xx方法和yy方法优缺点，通俗语言和pm解释xx方法之类。最后设计一个类似amazon的推荐可能会购买的产品，类似买了铲子后就会推荐锅，因为一起用。

第三轮

看似推荐排序问题其实是算法，问给n个元素，每个元素有m个不同的topic，设计一个divesifier让相邻的k个不能有重复的topic，并且尽量保持原来的顺序。
其他都搞定了，就是那个amazon推荐下一个产品有问题:
本人提出的想法是抓出类似一起买的产品，并线上排序，面试官的疑问是如何保‍‌‌

这是考推荐系统的系统设计啊，就是MMR和他的滑窗改进或DPP，如果真做过推荐系统应该可以马上答上的

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