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Java智能索引自动推荐系统面试高频考点100+
一、索引基础与核心概念
1.1 什么是索引?索引在推荐系统中的作用是什么?
1.2 倒排索引的原理是什么?它在推荐系统中有哪些应用?
1.3 什么是向量索引?它与传统索引有何区别?
1.4 什么是分布式索引?它的优势和挑战是什么?
1.5 什么是实时索引?实现实时索引需要考虑哪些因素?
1.6 什么是索引压缩?常用的索引压缩技术有哪些?
1.7 什么是索引分片?它的作用是什么?
1.8 什么是索引优化?常见的索引优化策略有哪些?
1.9 什么是索引重建?在什么情况下需要进行索引重建?
1.10 什么是索引缓存?如何优化索引缓存的性能?
二、倒排索引原理与实现
2.1 倒排索引的基本结构是什么?
2.2 倒排索引与正排索引的区别是什么?
2.3 如何构建一个简单的倒排索引?
2.4 倒排索引的压缩技术有哪些?
2.5 如何实现布尔查询(AND/OR/NOT)?
2.6 什么是倒排索引的TF-IDF权重计算?
2.7 如何优化倒排索引的查询性能?
2.8 什么是模糊查询?如何在倒排索引中实现?
2.9 如何处理倒排索引的更新操作?
2.10 倒排索引在推荐系统中的应用场景有哪些?
3. 分布式索引架构设计
3.1 分片策略与数据分布
3.2 主从架构与高可用设计
3.3 分布式查询协调
3.4 负载均衡与故障恢复
3.5 跨集群同步与联邦查询
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3.6 资源隔离与容量规划
3.7 元数据管理与集群状态
3.8 跨语言客户端与协议适配
3.9 混合部署模式与云原生支持
3.10 索引分片迁移与数据重平衡
4. 索引性能优化策略
4.1 查询性能优化
4.2 写入性能优化
4.3 存储优化
4.4 内存管理
4.5 查询缓存与结果缓存
4.6 分布式查询优化
4.7 硬件与操作系统优化
4.8 查询重写与缓存层设计
4.9 监控与调优方法论
4.10 索引重建与滚动升级
五、智能推荐算法选型
5.1 协同过滤算法
5.1.1 基于用户的协同过滤(User-based CF)
5.1.2 基于物品的协同过滤(Item-based CF)
5.2 矩阵分解算法
5.2.1 SVD与SVD++算法
5.2.2 非负矩阵分解(NMF)
5.3 深度学习推荐模型
5.3.1 Wide & Deep模型
5.3.2 DeepFM模型
5.4 序列推荐算法
5.4.1 GRU4Rec模型
5.4.2 SASRec模型
5.5 图神经网络推荐
5.5.1 LightGCN模型
5.5.2 PinSage模型
5.6 混合推荐系统
5.6.1 加权混合策略
5.6.2 级联混合策略
5.7 强化学习推荐
5.7.1 DQN在推荐系统中的应用
5.7.2 Policy Gradient方法
5.8 基于内容的推荐
5.8.1 TF-IDF与Word2Vec结合
5.8.2 BERT在推荐系统中的应用
5.9 多目标推荐
5.9.1 ESMM模型
5.9.2 MMoE模型
5.10 推荐系统选型实战
5.10.1 不同业务场景下的算法选型策略
5.10.2 推荐系统算法迭代路径
六、向量检索与近似最近邻
6.1 向量空间模型基础
6.1.1 向量表示方法
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6.1.2 相似度计算方法
6.2 精确最近邻算法
6.2.1 KD树与球树
6.2.2 优先搜索树
6.3 近似最近邻算法
6.3.1 LSH(局部敏感哈希)
6.3.2 HNSW(分层可导航小世界图)
6.4 向量量化技术
6.4.1 Product Quantization(乘积量化)
6.4.2 Scalar Quantization(标量量化)
6.5 深度学习与向量检索
6.5.1 向量检索模型训练
6.5.2 模型蒸馏在向量检索中的应用
6.6 分布式向量检索系统
6.6.1 分片与并行检索
6.6.2 向量检索系统扩容策略
6.7 向量检索性能优化
6.7.1 索引结构选择与优化
6.7.2 查询优化技术
6.8 向量检索系统评估
6.8.1 评估指标与方法
6.8.2 系统稳定性与容错性测试
6.9 向量检索系统安全与隐私
6.9.1 向量数据加密
6.9.2 隐私保护的向量检索
6.10 向量检索系统实战经验
6.10.1 大规模推荐系统中的向量检索优化
6.10.2 向量检索系统选型与落地指南
7. 索引与推荐系统集成
7.1 集成架构模式
7.2 数据同步策略
7.3 推荐结果过滤与重排序
7.4 实时推荐实现
7.5 多模态数据集成
7.6 冷启动问题缓解
7.7 个性化索引构建
7.8 推荐系统可解释性
7.9 推荐系统评估
7.10 大规模推荐系统部署
8. 大规模数据处理方案
8.1 数据采集与预处理
8.2 分布式存储架构
8.3 并行计算框架
8.4 数据分片与负载均衡
8.5 增量处理与批处理优化
8.6 实时数据流处理
8.7 大规模数据去重与合并
8.8 数据压缩与存储优化
8.9 数据一致性保障
8.10 数据安全与隐私保护
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九、实时索引更新机制
9.1 实时索引更新的挑战与解决方案
9.2 增量索引与全量重建的权衡
9.3 基于消息队列的索引更新机制
9.4 变更数据捕获(CDC)技术实现
9.5 索引更新的事务一致性保障
9.6 批量更新与实时更新的场景选择
9.7 索引更新的性能监控与调优
9.8 分布式环境下的索引一致性保证
9.9 索引更新的回滚与恢复策略
9.10 实时索引更新的成本控制策略
十、高并发场景应对策略
10.1 系统限流设计与实现
10.2 多级缓存架构优化
10.3 读写分离与分库分表策略
10.4 异步处理与消息队列应用
10.5 熔断降级与服务隔离
10.6 负载均衡策略与实现
10.7 连接池与资源池化技术
10.8 无状态服务设计原则
10.9 容器化与弹性伸缩方案
10.10 全链路压测与预案演练
索引与推荐系统监控
11.1 监控指标体系设计
11.2 实时监控系统架构
11.3 慢查询与性能瓶颈定位
11.4 推荐系统效果评估
11.5 分布式追踪系统
11.6 告警与故障自愈
11.7 监控系统高可用设计
11.8 监控数据可视化
11.9 日志分析与问题排查
11.10 监控系统演进与优化
分布式缓存设计
12.1 缓存架构选型
12.2 缓存数据一致性保障
12.3 缓存高可用设计
12.4 缓存性能优化策略
12.5 分布式锁设计
12.6 缓存监控与告警
12.7 缓存安全与权限控制
12.8 缓存与业务系统集成
12.9 缓存扩容与缩容
12.10 缓存技术选型与演进
十三、索引压缩与存储优化
13.1 压缩算法选择与应用
13.2 倒排索引压缩技术
13.3 存储结构优化
13.4 压缩感知与近似索引
13.5 压缩与解压缩的工程实践
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13.6 向量索引压缩技术
13.7 增量索引压缩
13.8 压缩感知与近似查询
13.9 多模态索引压缩
13.10 压缩系统的监控与调优
十四、推荐系统评估指标
14.1 准确率与召回率
14.2 排序质量评估
14.3 多样性与新颖性评估
14.4 时间与上下文感知评估
14.5 离线评估与在线评估
14.6 公平性与偏差评估
14.7 冷启动与探索-利用评估
14.8 多目标优化评估
14.9 实时性与系统性能评估
14.10 评估指标的工程实践
15. 机器学习在索引中的应用
15.1 索引排序与学习排序(LTR)
15.2 向量空间模型与语义索引
15.3 深度学习在索引优化中的应用
15.4 推荐系统中的协同过滤与矩阵分解
15.5 基于内容的推荐与特征工程
15.6 深度学习推荐模型(DLRM)
15.7 序列推荐与用户行为建模
15.8 多臂老虎机(MAB)算法在推荐中的应用
15.9 集成学习在索引和推荐中的应用
15.10 模型部署与在线学习
16. 推荐系统冷启动问题
16.1 用户冷启动解决方案
16.2 物品冷启动优化策略
16.3 冷启动数据增强技术
16.4 混合推荐系统架构
16.5 冷启动评估指标与实验设计
16.6 冷启动场景下的特征工程
16.7 冷启动场景下的模型选择与优化
16.8 冷启动中的探索-利用平衡
16.9 冷启动与推荐系统可解释性
16.10 冷启动问题的工程实践与案例分析
十七、索引系统高可用设计
17.1 高可用架构设计
17.1.1 索引系统高可用的关键指标有哪些?
17.1.2 如何设计索引系统的高可用架构?
17.2 故障检测与自动恢复
17.2.1 如何实现索引系统的故障检测?
17.2.2 索引系统的自动恢复机制有哪些?
17.3 数据备份与恢复策略
17.3.3 索引系统的数据备份策略有哪些?
17.3.4 如何实现索引系统的快速恢复?
17.4 限流与熔断机制
17.4.5 索引系统的限流策略有哪些?
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