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高级数据科学总监面试题(某世界500强集团)试题集解析

面试问答题（共20题）

第一题

您在过往的项目中负责过数据驱动型的产品推荐系统。请详细阐述一下，在推荐系统开发过程中，您是如何进行特征工程(FeatureEngineering)的？请结合您遇到的具体挑战、采取的应对策略以及最终的效果或影响来回答。请重点说明您如何平衡业务理解、数据洞察和工程效率之间的关系。

答案：

在开发数据驱动型的产品推荐系统时，特征工程是至关重要的环节，它直接决定了推荐模型的性能上限。我的特征工程过程通常遵循以下步骤，并结合具体的挑战与策略：

业务理解驱动：

挑战：需要理解推荐系统的最终目标（如提高用户参与度、提升转化率、增加WRAP值等）以及业务的具体规则和限制（如品类限制、库存情况、推广活动等）。

应对策略与平衡：

深入沟通：与产品、运营、商业团队紧密合作，明确核心业务指标和成功标准。

策略嵌入：将业务规则（如冷启动策略、热门优先、性价比推荐等）初步转化为可量化的特征限制或偏好向量的一部分。

场景定义：区分不同场景（首页推荐、商品详情页推荐、购物车推荐等）可能需要不同的特征侧重。

数据洞察与收集：

挑战：用户行为数据、商品信息、用户画像等多源异构数据往往存在稀疏、不规整、噪音大、维度高、时效性不一的问题。

应对策略与平衡：

探索性数据分析(EDA)：通过统计分析、可视化、相关性分析等方法，理解各数据源的数据分布和潜在价值。

数据源利用：重点挖掘用户行为日志（浏览、点击、加购、购买、有哪些信誉好的足球投注网站）、用户属性（注册信息、标签）、商品属性（品类、品牌、价格、特性）、跨设备/跨用户识别信息。

稀疏性处理：合理运用用户-物品评分矩阵（如填充用户平均分、物品平均分、协同过滤隐向量等）或构建更细粒度的用户/物品表示向量。

工程效率：设计高效的数据抽取、清洗、转换流程（ETL），使用采样或在线/离线特征服务来平衡特征计算和实时性。

核心特征构建：

挑战：如何将原始数据转化为能有效捕捉用户偏好和物品相似性的机器学习特征。需要避免过度工程化导致模型泛化能力下降。

应对策略与平衡：

用户特征：

基础属性：年龄、性别、地域、注册时长等。

社交属性：关注的人、粉丝数、好友互动等。

行为序列特征：用户近n次点击、购买、浏览、加购的物品序列（使用embedding向量或更复杂的序列模型捕捉）。

用户画像标签：自定义或机器学习（如聚类、分类）生成的标签（如“科幻爱好者”、“价格敏感型”、“母婴用户”）。

偏好特征：用户偏好的品类、品牌、价格区间、风格（计算各类商品的点击/购买频率相比于所有商品的比率）。

物品特征：

基础属性：类目、品牌、价格、产地、材质、规格、发布时间等。

内容特征：商品描述文本（使用TF-IDF、Word2Vec、Sentence-BERT等提取embedding）、图片特征（CNN提取）、视频特征。

上下文特征：当前页面的outras推荐间隙内的用户行为信息、时间特征（小时、星期几、是否节假日）。

交叉特征：

用户物品交互：用户对物品的评分、互动频率、历史购买次数等。

时空用户物品交叉：用户在某个时间点对某个物品的互动行为。

平衡：优先构建业务逻辑直观、数据支撑较好的基础特征。使用自动化特征生成工具探索组合和衍生特征，但要避免陷入“工程陷阱”，持续监控模型效果，停止添加效果不彰的特征，保持特征库的精简和效率。

特征处理与转换：

挑战：处理类别特征的高基数问题、数值特征的尺度不一问题、特征的表达能力问题。

应对策略与平衡：

类别特征编码：One-Hot（适用于低基数类别）、Embedding（适用于高基数类别，能有效降低维度并保留语义关系）、TargetEncoding、BinaryEncoding等。

数值特征缩放：StandardScaler(Z-scorenormalization)、MinMaxScaler(0-1normalization)。注意某些模型（如Embedding）的输入可能不需要缩放。

特征组合/衍生：计算用户活跃度指标（总购买件数/月）、物品流行度指标（总浏览量）、用户-物品相似度指标（基于协同过滤或内容的余弦相似度）等。

特征选择/降维：使用基于模型的方法（如L1正则）、递归特征消除(RFE)、PCA（适用于连续数值特征）等技术，减少噪声特征和冗余特征，提高模型效率和鲁棒性。

工程效率与效果：优先使用计算成本较低的特征转换方法。对高成本操作（如复杂的序列特征提取、大规模Embedding训练）考虑离线计算和缓存。

迭代与监控：

挑战：用户偏好和商品供应是动态变化的，特征的有效性会随时间衰减（DataDrift）。

应对策略与平衡：

A/B测试：通过A/B