脸书面经+时间线

推荐大家看美团的机器学习实践这本书 一个完整的机器学习流程绝非大家平常用python写写那样

Follow-up II: Parallelization. <= 这边指的是用lock 保护的意思?

say543 发表于 2019-1-3 12:21
Follow-up II: Parallelization.

嗯，对的。此外还讨论此题两种潜在的并行方式。

signalwolf 发表于 2019-1-2 12:40
求问 O(1) space 怎么做啊？没有想出解决方案啊

# Coding Interview II:

最后没有要求些这个follow-up的代码，只是说了一下思路。
之前少说一个条件，即“这个2D matrix中的数字是各不相同的”，这样我们只需按照升序遍历，然后保存当前最大值即可判断一个原始是否被访问过。

say543 发表于 2019-1-2 15:57
> Design video recommendation system.   Follow-up: How to maximize the video watching duration.

嗯，Collaborative Filtering（CF）可以做。但是CF不太容易使用用户及video的特征。此外还要考虑scalability 的问题。可以参考[1], [2].

关于video duration的问题，可以定义一个新的loss function，比如累加用户$u_j$ 观看的video $x_i$概率与video长度$length(x_i)$的乘积等.
$\sum_i_{length(x_i) * P(x_i|u_j, ...)}$  

[1] Paul Covington et al., Deep Neural Networks for YouTube Recommendations, RecSys 2016.
[2] Xinran He, Practical lessons from predicting clicks on ads at facebook, PAKDD  2014.

yixuefenfei12 发表于 2019-1-3 09:30
推荐看youtube的那篇dnn论文 不过业界用京东的那篇更多 基本思路就是用一个巨大的softmax来取代cf

这篇我看过 没想到interview 就要直接这样用了? 京东 那是哪篇可以指教下吗?

赞！签字费 sign on bonus:        100K

恭喜楼主！

yixuefenfei12 发表于 2019-1-3 09:42
推荐大家看美团的机器学习实践这本书 一个完整的机器学习流程绝非大家平常用python写写那样

能上个原文书名吗 想找来学习

非常谢谢楼主分享