搜索与推荐类场景题
概述
搜索与推荐是互联网产品的核心竞争力，涉及信息检索、机器学习、大数据处理等多个领域。本类别涵盖搜索引擎、推荐系统、排序算法等核心场景。
核心知识点
搜索引擎
- 倒排索引
- 分词和分析器
- 相关性排序（TF-IDF、BM25）
- 搜索提示和纠错
推荐系统
- 协同过滤（CF）
- 内容推荐（Content-Based）
- 混合推荐
- 冷启动问题
排序算法
- 时间衰减
- 热度计算
- 个性化排序
- 反作弊
题目列表
⭐ 如何设计搜索引擎 🆕
难度: 高级
标签: 倒排索引、分词、相关性排序
考察点: 倒排索引、中文分词、TF-IDF、BM25
搜索引擎是信息检索的核心技术，涉及倒排索引构建、中文分词、相关性排序等多个技术点。详细讲解倒排索引原理、jieba分词、TF-IDF和BM25算法、Elasticsearch架构。
核心难点:
- 倒排索引如何构建和更新？
- 中文分词算法有哪些？
- TF-IDF和BM25如何计算？
- Elasticsearch的分片和副本如何工作？
技术栈: Lucene、Elasticsearch、倒排索引、BM25算法
如何设计搜索引擎
难度: 专家
标签: 倒排索引、分词、相关性
考察点: 信息检索、性能优化
搜索引擎是信息检索的核心，需要在海量数据中快速找到相关文档。
核心难点:
- 如何建立倒排索引？
- 如何实现中文分词？
- 如何计算相关性？
- 如何优化查询性能？
技术方案:
- 倒排索引（Inverted Index）
- 分词器（IK Analyzer、jieba）
- 相关性算法（TF-IDF、BM25）
- 搜索提示（Trie树）
相关技术栈:
- Elasticsearch - 搜索引擎
- Lucene - 搜索库
⭐ 如何设计推荐系统 ✅
难度: 专家
标签: 协同过滤、召回、排序
考察点: 推荐算法、工程实现
推荐系统通过分析用户行为，预测用户兴趣，提供个性化推荐。这是互联网公司最核心的算法系统之一。
核心难点:
- 如何召回候选商品？
- 如何排序和重排？
- 如何解决冷启动？
- 如何评估推荐效果？
技术方案:
- 召回层（协同过滤、内容推荐、热门推荐）
- 排序层（特征工程、模型训练）
- 重排层（多样性、新鲜度）
- ABTest
相关技术栈:
如何设计内容排序算法
难度: 高级
标签: 排序算法、热度、时间衰减
考察点: 算法设计、权衡策略
内容排序决定了用户看到什么内容，需要在新鲜度、热度、个性化间权衡。
核心难点:
- 如何平衡时间和热度？
- 如何防止马太效应？
- 如何实现个性化？
- 如何防止作弊？
技术方案:
- 时间衰减（指数衰减、线性衰减）
- 热度计算（点赞、评论、分享加权）
- Wilson Score（置信度排序）
- Reddit算法
相关技术栈:
- 算法优化 - 排序算法
如何设计ABTest系统
难度: 高级
标签: 实验平台、流量分配、数据分析
考察点: 实验设计、统计分析
ABTest通过对比实验验证产品改进效果，是数据驱动决策的基础。
核心难点:
- 如何分配流量？
- 如何保证实验可信？
- 如何分析实验结果？
- 如何快速迭代？
技术方案:
- 流量分配（Hash分桶、流量分层）
- 实验管理（实验配置、版本管理）
- 数据收集（埋点、日志）
- 统计分析（假设检验、置信区间）
相关技术栈:
- 数据分析 - 统计方法
如何实现相似度计算
难度: 中级
标签: 文本相似度、图像相似度、向量检索
考察点: 相似度算法、性能优化
相似度计算用于推荐、去重、搜索等多个场景。
核心难点:
- 如何计算文本相似度？
- 如何计算图像相似度？
- 如何快速检索相似项？
- 如何处理海量数据？
技术方案:
- 文本相似度（余弦相似度、Jaccard系数）
- 图像相似度（感知哈希、特征向量）
- 向量检索（FAISS、Annoy）
- LSH（局部敏感哈希）
相关技术栈:
学习路径
初学者（P5-P6）
推荐顺序：
- 相似度计算 → 理解基础算法
- 内容排序 → 学习排序策略
- 简单的推荐 → 协同过滤
进阶者（P6-P7）
推荐顺序：
- 搜索引擎 → 掌握倒排索引
- 推荐系统（召回+排序）→ 完整链路
- ABTest系统 → 效果验证
高级工程师（P7-P8）
推荐顺序：
- 大规模推荐系统 → 工业级实现
- 深度学习推荐 → 算法优化
- 实时推荐 → 性能极致优化
技术要点总结
推荐系统架构
召回层（Recall）
├── 协同过滤（CF）
├── 内容推荐（Content-Based）
├── 热门推荐（Popular）
└── 深度学习模型
↓ 召回数百个候选
排序层（Ranking）
├── 特征工程
├── 模型预测
└── 打分排序
↓ 排序后Top N
重排层（Re-Ranking）
├── 多样性
├── 新鲜度
└── 业务规则
↓ 最终展示相关性算法对比
| 算法 | 原理 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| TF-IDF | 词频-逆文档频率 | 简单高效 | 无语义理解 |
| BM25 | TF-IDF改进 | 更准确 | 参数需调优 |
| Word2Vec | 词向量 | 语义相似 | 需训练模型 |
| BERT | 预训练模型 | 最准确 | 计算量大 |
推荐算法对比
| 算法 | 原理 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| UserCF | 相似用户 | 发现新兴趣 | 计算量大 | 用户少、物品多 |
| ItemCF | 相似物品 | 实时性好 | 泛化能力弱 | 物品少、用户多 |
| Content-Based | 内容特征 | 无冷启动 | 过于单一 | 内容丰富 |
| 矩阵分解 | 隐向量 | 准确率高 | 计算复杂 | 离线推荐 |
| 深度学习 | 神经网络 | 效果最好 | 可解释性差 | 数据充足 |
常见问题
Q: 如何解决推荐系统的冷启动问题？
A:
用户冷启动：
- 注册时收集用户兴趣
- 推荐热门内容
- 利用社交关系
物品冷启动：
- 内容特征推荐
- 编辑精选
- 小流量测试
Q: 搜索引擎如何实现搜索提示？
A:
- Trie树：前缀匹配，快速检索
- 热门搜索：统计热门词，优先展示
- 个性化推荐：基于用户历史
- 拼音纠错：编辑距离算法
Q: 如何评估推荐系统效果？
A:
离线指标：
- 准确率（Precision）
- 召回率（Recall）
- AUC、NDCG
在线指标：
- 点击率（CTR）
- 转化率（CVR）
- 用户停留时间
- DAU增长
相关技术栈
- Elasticsearch - 搜索引擎
- 机器学习 - 推荐算法
- Spark - 离线计算
- Flink - 实时推荐
- Redis - 实时特征
面试技巧
回答框架
需求理解（2分钟）
- 数据规模
- 实时性要求
- 准确性要求
整体架构（10分钟）
- 召回策略
- 排序方案
- 工程实现
算法细节（8分钟）
- 特征工程
- 模型选择
- 性能优化
效果评估（5分钟）
- 评估指标
- ABTest
- 迭代优化
提示：搜索推荐题既要懂算法，也要懂工程。面试中不要只讲算法，要能说清楚整个系统的架构和工程实现，展现算法和工程的结合能力。