高校生实习心得体会【5篇】___.docxVIP

今年暑假，我在北京字节跳动科技有限公司完成了为期两个月的实习。作为计算机科学与技术专业大三学生，我被分配到推荐算法部门，参与了智能内容分发优化项目的开发工作。实习期间，我主要负责用户行为数据清洗和特征工程模块的代码编写，每天处理约500万条用户交互数据。通过这次实习，我不仅将课堂上学到的机器学习理论应用到实际业务中，还深刻体会到了互联网大厂的工作节奏和团队协作模式。特别是在处理数据异常值时，我发现实际业务场景比教科书案例复杂得多，需要综合考虑业务逻辑和技术实现。

在实际操作中，我们发现用户行为数据中存在大量噪声数据，包括误、爬虫流量和异常停留时间等问题。针对这些挑战，我们团队采用了三步处理策略：通过设置时间阈值（单次停留时间小于0.5秒或大于30分钟的数据被标记为异常）过滤掉约15%的无效数据；利用IP地址和设备指纹识别并剔除了8%的爬虫流量；通过Kmeans聚类算法对剩余数据进行分群，将相似行为模式的数据归为一类，提高了后续特征工程的质量。

在特征工程环节，我主要负责构建用户兴趣画像。具体来说，我们从用户的历史浏览记录中提取了12个核心特征，包括内容类别偏好、活跃时段分布、互动频率等。其中，内容类别偏好采用了TFIDF算法进行权重计算，活跃时段分布则通过将一天划分为6个时间段（04点、48点、812点、1216点、1620点、2024点）来统计用户的行为分布。经过两周的迭代优化，我们构建的用户兴趣画像模型在测试集上的准确率达到了78.3%，比原有模型提升了12个百分点。

总的来看，下一阶段的重点是优化推荐算法的实时性和个性化程度。我计划在返校后继续深入研究强化学习在推荐系统中的应用，特别是探索如何利用用户实时反馈动态调整推荐策略。具体来说，我将分三个步骤推进：在10月底前完成相关文献的研读和算法设计；在11月份利用公开数据集进行模型训练和测试；在12月初将优化后的算法应用到个人项目中，并与现有方法进行对比分析。这次实习经历让我深刻认识到，理论知识与实际应用之间还存在一定差距，未来需要更加注重实践能力的培养。

实习学生：李明

2025年8月25日