文章目录

• 【面经&八股】搜广推方向：常见面试题（二）
• • 1. FTRL 是什么？(Follow The Regularized Leader)
  • 2. 梯度下降方法
  • 3. 推荐系统中常见的Embedding方法有哪些？
  • 4. Embedding与推荐系统有哪些结合
  • 5. FM 和 FFM
  • 6. FNN
  • 7. 深度学习推荐模型
  • 8. RNN、LSTM、GRU、Transformer
  • 9. 特征筛选方法。
  • 10. 推荐系统的特征工程有哪些？怎么做
  • 11. Transformer细节：Scaled Dot-Product Attention为什么要缩放？（两点）Position Embedding 是如何实现的？