2017年网易游戏数据挖掘/机器学习实习生笔试回忆

2017年网易游戏数据挖掘/机器学习实习生笔试回忆

笔试题回忆 7道简答+1道编程

1. 大意是已知： 1. 机器良好情况下产品合格的概率；2. 机器非良好情况下产品合格的概率；3. 机器调整良好的概率。 求： 产品合格时机器良好的概率。

   思路：一道利用贝叶斯公式和全概率公式求解的概率题，只要套用公式，不是很难

2. 有一枚密度不均匀的硬币，设计一种方法，使得可以等概率随机产生1到3之间的整数。

   思路：

   1. 可以运用编码的方法，有1到3有三个整数，设置抛掷硬币三次，每次正面朝上为1，反面朝上为0； 则三次的结果 001表示1，010表示2，100表示3，等概率产生
      比较麻烦的方法： 实验若干次，估计得到正面朝上和反面朝上的概率，然后利用n重伯努利分布公式，计算P(X≤k)=13 和 P(X≥h)=13中的k和h，然后抛掷n次，正面朝上小于等于k产生1，大于k小于h产生2，大于等于h产生3.
      有类似的题目，比如一个可以等概率随机产生1到m的random(),如何等概率随机产生1到n(n不等于m)，也是采用编码的方式

3. 简述贝叶斯公式，并且叙述朴素贝叶斯分类器的原理和步骤。

   虽然是学习过的知识，但真让总结写出来的时候，想写好，并不是容易的事

4. 大意是，已知用户的一些profile（如性别、年龄、喜好等），已知某个人观看了一个视频，选择具有相似的profile的人，向该人也推荐此视频。 请简要叙述此种算法的优缺点。

   这是一道推荐算法的题，是基于用户内容的推荐算法。

5. 大意是： 有A抽奖活动和B抽奖活动，A活动可得到a碎片，B活动可以得到b碎片。 每个人可以独立反复的参加A活动和B活动，无次数限制，但不同人之间的碎片不能交换。 同一个人，5个a碎片可以换一个b碎片，50个a碎片加10个b碎片可以换一个节日礼物。 现在有活动当天统计的两张表格，t1是A活动的记录表，有三列：user_id,finished_time， num; 分别表示参加人的id， 完成的时间和得到的a碎片数。 t2是B活动的记录表，和t1类似。活动仅限节日当天有效。 请使用sql语言，得到活动当天产生的最多的节日礼物数。

   这是一道考察sql语言的题，但不仅仅考察sql语言，其中还有求礼物最大化的算法，用sql语言挺麻烦的

6. 一道根据用户浏览视频网站的记录，给用户打标签的题，要求写出算法设计思路和步骤，核心算法还要求用伪代码写出。

   这道题比较长，题目很绕

7. 现在需要从1000万用户中挑选10万用户来进行广告投放，可以得到这1000万用户的视频观看信息（观看类容、时长等）在此之前，已经完成了10万真实用户的测试。 请设计合适的算法，挑选出10万用户进行广告投放，并写出思路和方法。

   这是基于协同滤波的推荐算法题。
   我的思路是：

   1. 从已测试的10万用户中找出对该广告感兴趣的用户群；
   2. 分析该用户群的视频观看信息，通过特征工程提取出合适的特征向量；
   3. 提取1000万用户的特征向量，和感兴趣用户群的特征向量进行相关度度量。挑选出相关度排在前10万的用户群，向其推荐广告。

8. 编程题： 死亡游戏。 有n个人按顺序并排站，每次随机选择一个奇数位置的人死亡，死亡后后面的人顺序补位，剩下最后一个人时游戏结束。请计算一开始站在m位置的人最后存活的概率

反思和体会

1. 网易游戏的笔试题一向很难，不仅是研发岗的四道编程题，还是数据挖掘岗的7道简答加一道编程题，如果想过网易游戏的笔试，还是需要好好的打好基本功和编程能力
2. 对于数据挖掘/机器学习实习岗，题目的设计都是来源于实际应用场景，比如视频推荐、广告推荐等，平时应该涉猎广泛。
3. 可以看出，该岗位对贝叶斯估计、推荐算法、概率论考察较多，还会涉及道数据库语言sql。
4. 简答题和编程题是分开的，只能进入一次，所以是先做简答还是编程需要慎重。 我就是打算先做编程，但十多分钟没有合适的方案后，我就马上放弃， 去做简答题了。 耽搁了不少时间
5. 简答题是可以在草稿纸上手写，然后拍照上传的，对于需要推导计算的题目，建议手写上传，键盘打实在是很难受。