2025年計算機科學與技術(shù)的開放性試題（附答案）試題隨著短視頻平臺的快速發(fā)展，用戶日均使用時長已超過2.5小時，平臺面臨“信息繭房”加劇、推薦系統(tǒng)實時性不足、跨模態(tài)內(nèi)容理解能力弱等挑戰(zhàn)。某公司計劃開發(fā)新一代短視頻推薦系統(tǒng)，要求滿足以下核心需求：1.多場景適配：支持用戶主動搜索（搜索場景）、被動瀏覽（信息流場景）、互動行為觸發(fā)（如點贊后推薦相似內(nèi)容）三種典型場景，各場景對推薦結(jié)果的實時性、多樣性要求不同；2.跨模態(tài)理解：需同時處理視頻畫面（視覺模態(tài)）、語音字幕（文本模態(tài)）、背景音樂（音頻模態(tài)）的多模態(tài)數(shù)據(jù)，提取內(nèi)容特征并計算跨模態(tài)關(guān)聯(lián)；3.反信息繭房：在保證推薦準確率的前提下，需將用戶興趣覆蓋度（即推薦內(nèi)容覆蓋用戶歷史行為涉及的不同主題數(shù)量）提升30%，降低同質(zhì)性內(nèi)容占比；4.高并發(fā)支持：系統(tǒng)需支持單日10億次推薦請求，平均響應(yīng)時間≤200ms，峰值流量下服務(wù)不可用時間≤5分鐘/月。請基于上述需求，完成以下任務(wù)：任務(wù)1：需求拆解與技術(shù)路徑選擇分析各核心需求對應(yīng)的技術(shù)挑戰(zhàn)，為每個需求選擇至少2項關(guān)鍵技術(shù)，并說明選擇依據(jù)（需結(jié)合技術(shù)原理與場景適配性）。任務(wù)2：多模態(tài)特征提取與融合設(shè)計設(shè)計跨模態(tài)特征提取與融合方案，需包含以下內(nèi)容：（1）各模態(tài)數(shù)據(jù)的預處理方法（如視覺模態(tài)的關(guān)鍵幀提取、文本模態(tài)的分詞去停）；（2）單模態(tài)特征提取模型（如視覺用CNN、文本用BERT的理由）；（3）跨模態(tài)融合策略（如早期融合、晚期融合、混合融合的選擇及具體實現(xiàn)方式）；（4）驗證融合效果的評估指標（需包含至少3個定制化指標）。任務(wù)3：推薦系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計設(shè)計支持高并發(fā)的推薦系統(tǒng)架構(gòu)圖（需標注核心模塊），并說明以下模塊的功能與技術(shù)選型：（1）實時特征計算模塊；（2）候選集生成模塊（需包含至少2種候選生成策略）；（3）排序與重排序模塊；（4）流量調(diào)度與容錯模塊。任務(wù)4：反信息繭房優(yōu)化方案提出至少3種技術(shù)方案（需包含模型優(yōu)化與系統(tǒng)層面優(yōu)化），并分析每種方案對推薦準確率、用戶興趣覆蓋度的影響（需用數(shù)學表達式或?qū)嶒灲Y(jié)論支持）。任務(wù)5：系統(tǒng)性能優(yōu)化針對“平均響應(yīng)時間≤200ms”的要求，從模型推理、數(shù)據(jù)訪問、分布式計算三個維度提出優(yōu)化策略，并說明各策略的技術(shù)實現(xiàn)與效果量化（如模型推理耗時降低40%）。答案任務(wù)1：需求拆解與技術(shù)路徑選擇需求1（多場景適配）技術(shù)挑戰(zhàn)：不同場景的用戶意圖差異大（搜索場景需強語義匹配，信息流場景需長期興趣挖掘，互動觸發(fā)需實時行為捕捉），傳統(tǒng)“一刀切”推薦模型難以適配。關(guān)鍵技術(shù)選擇及依據(jù)：-多任務(wù)學習（Multi-TaskLearning）：通過共享底層特征提取層，為每個場景訓練獨立的輸出層（如搜索場景的Query-Item匹配損失、信息流場景的CTR預測損失、互動觸發(fā)的相似性損失），利用場景間的特征遷移提升泛化能力。例如，Google的MMoE（多門控專家混合模型）可動態(tài)分配各場景對專家網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，適應(yīng)不同場景的特征重要性差異。-場景感知的特征工程：為每個場景設(shè)計專屬特征（如搜索場景加入Query長度、點擊率等查詢特征；互動觸發(fā)場景加入“點贊-當前”時間差、歷史相似互動轉(zhuǎn)化率等實時特征），通過特征交叉（如FM、DeepFM）增強場景相關(guān)性。例如，信息流場景的用戶停留時長特征對長期興趣建模更有效，而互動觸發(fā)場景的“最近10分鐘點贊標簽”特征對實時興趣捕捉更關(guān)鍵。需求2（跨模態(tài)理解）技術(shù)挑戰(zhàn)：不同模態(tài)數(shù)據(jù)的異質(zhì)性（如圖像的像素矩陣、文本的詞向量、音頻的梅爾頻譜）導致直接融合困難，需建立跨模態(tài)語義對齊。關(guān)鍵技術(shù)選擇及依據(jù)：-對比學習（ContrastiveLearning）：通過構(gòu)造正樣本（同一內(nèi)容的不同模態(tài)）和負樣本（不同內(nèi)容的模態(tài)），最大化正樣本對的相似度、最小化負樣本對的相似度，學習跨模態(tài)的統(tǒng)一表征。例如，CLIP模型將圖像和文本映射到同一嵌入空間，通過圖文對的對比損失訓練，使跨模態(tài)特征具有語義可比性。-多模態(tài)Transformer：如ViLBERT、ALBEF，通過雙編碼器分別處理單模態(tài)數(shù)據(jù)，再通過交叉注意力層（Cross-Attention）實現(xiàn)模態(tài)間信息交互。例如，視頻的關(guān)鍵幀序列經(jīng)CNN提取視覺特征后，與文本的BERT特征輸入交叉注意力層，模型可學習“視頻中人物動作”與“字幕關(guān)鍵詞”的關(guān)聯(lián)（如“揮手”對應(yīng)“告別”）。需求3（反信息繭房）技術(shù)挑戰(zhàn)：傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)基于用戶歷史行為的“興趣放大”機制易導致內(nèi)容同質(zhì)化，需在優(yōu)化準確率（如CTR）的同時約束多樣性。關(guān)鍵技術(shù)選擇及依據(jù)：-多目標優(yōu)化（Multi-ObjectiveOptimization）：將興趣覆蓋度（如推薦內(nèi)容的主題熵）作為第二目標，與CTR目標聯(lián)合優(yōu)化。例如，使用帕累托最優(yōu)策略，通過拉格朗日乘數(shù)法將多樣性損失（如-熵值）與CTR損失加權(quán)求和（總損失=αCTR損失+(1-α)多樣性損失），α可通過離線A/B測試調(diào)整（如α=0.7時，興趣覆蓋度提升25%，CTR下降3%）。-基于知識圖譜的擴展推薦：將視頻內(nèi)容標簽（如“美食”“旅行”）與知識圖譜實體（如“川菜”“巴黎”）關(guān)聯(lián)，通過實體間的語義距離（如TransE模型計算的嵌入距離）挖掘非相關(guān)主題內(nèi)容。例如，用戶歷史興趣集中在“川菜做法”，可通過知識圖譜找到“川菜-中國飲食文化-世界飲食文化-意大利面”的路徑，推薦“意大利面做法”視頻，提升覆蓋度。需求4（高并發(fā)支持）技術(shù)挑戰(zhàn)：單日10億次請求需高吞吐，平均200ms響應(yīng)時間需低延遲，傳統(tǒng)集中式架構(gòu)易成為瓶頸。關(guān)鍵技術(shù)選擇及依據(jù)：-分布式微服務(wù)架構(gòu)：將推薦流程拆分為候選生成、排序、重排序等獨立服務(wù)，通過Kubernetes容器化部署，利用自動擴縮容（HPA）應(yīng)對流量波動。例如，候選生成服務(wù)使用Go語言開發(fā)（高并發(fā)性能），排序服務(wù)使用Python（模型支持友好），通過gRPC進行跨服務(wù)通信（序列化效率高于HTTP/JSON）。-多級緩存策略：對高頻用戶（如日活前10%的用戶）的興趣向量、熱門視頻特征使用Redis內(nèi)存緩存（讀取延遲≤10ms）；對低頻用戶使用SSD存儲的RocksDB（讀取延遲≤50ms）；對全局熱門候選集（如當日Top1000視頻）使用CDN邊緣緩存（減少中心節(jié)點壓力）。任務(wù)2：多模態(tài)特征提取與融合設(shè)計（1）各模態(tài)數(shù)據(jù)預處理-視覺模態(tài)：采用均勻采樣法提取視頻關(guān)鍵幀（如1秒/幀），對每幀圖像進行歸一化（像素值縮放到[0,1]）、resize至224×224（適配ResNet輸入），并通過背景分割（如U-Net模型）去除無關(guān)場景（如視頻中的固定背景），保留主體（如人物、物品）。-文本模態(tài)：對語音轉(zhuǎn)寫的字幕進行分詞（使用結(jié)巴分詞）、去停用詞（如“的”“了”）、實體識別（如HanLP識別“火鍋”“北京”等關(guān)鍵實體），最終轉(zhuǎn)換為詞序列（如[“火鍋”,“香辣”,“做法”]）。-音頻模態(tài)：將背景音樂的WAV文件轉(zhuǎn)換為梅爾頻譜圖（采樣率16kHz，幀長25ms，幀移10ms，梅爾濾波器組40個），對頻譜圖進行標準化（均值0，方差1），并裁剪為固定長度（如128×128）以適配CNN輸入。（2）單模態(tài)特征提取模型-視覺模態(tài)：選擇ResNet-50作為骨干網(wǎng)絡(luò)，因其在ImageNet上的預訓練權(quán)重可遷移提取通用視覺特征（如邊緣、紋理），最后一層全連接層輸出2048維特征向量。選擇理由：ResNet的殘差結(jié)構(gòu)解決了深層網(wǎng)絡(luò)的梯度消失問題，適合視頻關(guān)鍵幀的復雜特征提取。-文本模態(tài)：選擇BERT-base模型，輸入詞序列經(jīng)TokenEmbedding、位置Embedding后，通過12層Transformer編碼器提取上下文相關(guān)特征，取[CLS]token的輸出作為768維文本特征。選擇理由：BERT的雙向注意力機制能捕捉長距離語義依賴（如“火鍋”與“辣”的關(guān)聯(lián)），優(yōu)于傳統(tǒng)LSTM的單向建模。-音頻模態(tài)：選擇CNN+BiLSTM模型，CNN（3層卷積，核大小3×3）提取頻譜圖的局部特征（如音調(diào)變化），BiLSTM（隱藏層256）捕捉時序依賴（如旋律的起伏），最終輸出512維音頻特征。選擇理由：音頻是時序信號，BiLSTM能建模時間序列的長期依賴，而CNN可提取局部模式（如鼓點的節(jié)奏）。（3）跨模態(tài)融合策略選擇混合融合方案（早期融合+晚期融合）：-早期融合：將視覺（2048維）、文本（768維）、音頻（512維）的單模態(tài)特征通過線性層投影到同一維度（如1024維），拼接后輸入一個2層MLP（隱藏層1024→512），得到跨模態(tài)初步融合特征F1。作用：在特征提取階段即融合模態(tài)信息，捕捉底層關(guān)聯(lián)（如圖像中的“紅湯”與文本中的“辣”的直接對應(yīng)）。-晚期融合：將單模態(tài)特征分別輸入各自的Transformer編碼器（視覺用ViT、文本用BERT、音頻用AudioSpectrogramTransformer），得到模態(tài)內(nèi)的上下文增強特征（F_vis、F_txt、F_audio），再通過跨模態(tài)注意力層（每個模態(tài)特征作為查詢，其他模態(tài)特征作為鍵值對）計算注意力權(quán)重，加權(quán)求和得到融合特征F2。作用：在高層語義層面融合，捕捉復雜關(guān)聯(lián)（如視頻中“廚師顛勺”動作、字幕“大火快炒”、背景音樂的“快節(jié)奏鼓點”共同指向“烹飪技巧”主題）。-最終融合特征：F=αF1+(1-α)F2（α=0.3，通過驗證集調(diào)參），平衡底層與高層關(guān)聯(lián)。（4）融合效果評估指標-跨模態(tài)語義一致性（SMC）：計算同一視頻的視覺-文本、視覺-音頻、文本-音頻特征的余弦相似度，取平均。SMC越高，說明模態(tài)間語義對齊越好（理想值≥0.8）。-多模態(tài)覆蓋度（MCC）：對測試集中的視頻，統(tǒng)計其多模態(tài)特征能被模型正確分類到預設(shè)主題（如“美食”“旅行”）的比例。MCC越高，說明融合特征能有效表征跨模態(tài)主題（理想值≥85%）。-融合特征可分性（SIF）：計算不同主題視頻的融合特征在嵌入空間中的類間距離與類內(nèi)距離之比（SIF=類間距離/類內(nèi)距離）。SIF>2時，說明融合特征能有效區(qū)分不同主題。任務(wù)3：推薦系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計系統(tǒng)架構(gòu)核心模塊：數(shù)據(jù)采集層→實時特征計算模塊→候選集生成模塊→排序模塊→重排序模塊→流量調(diào)度與容錯模塊→推薦服務(wù)輸出。（1）實時特征計算模塊功能：實時處理用戶行為（如點擊、點贊），更新用戶實時特征（如最近10分鐘的興趣標簽、互動頻率）和物品實時特征（如當前小時的熱度、互動轉(zhuǎn)化率）。技術(shù)選型：使用ApacheFlink作為流處理引擎（支持毫秒級延遲），用戶行為日志通過Kafka消息隊列（分區(qū)數(shù)=32，副本數(shù)=2）輸入Flink作業(yè)。用戶實時特征存儲于Redis（鍵：user_id，值：{“recent_tags”:[“美食”,“旅行”],“click_rate_10m”:0.8}），物品實時特征存儲于HBase（行鍵：item_id，列族：“real_time”→“hot_score”:120）。（2）候選集生成模塊功能：從百萬級視頻庫中快速篩選千萬級候選集，縮小排序范圍。候選生成策略：-協(xié)同過濾（CF）策略：基于用戶歷史互動的物品集合，使用Item2Vec模型（將物品視為單詞，用戶行為序列視為句子，訓練物品嵌入），通過余弦相似度召回相似物品（如用戶點贊過視頻A，召回嵌入空間中最接近A的100個視頻）。優(yōu)勢：無需人工特征，適合挖掘用戶隱含興趣。-內(nèi)容過濾（CB）策略：基于用戶多模態(tài)特征（任務(wù)2的融合特征F）與物品多模態(tài)特征的相似度，使用近似最近鄰（ANN）算法（如FAISS庫的IVF-PQ索引）召回Top200個視頻。優(yōu)勢：可解釋性強（如因用戶喜歡“美食”主題而召回），且能處理冷啟動物品（只要有內(nèi)容特征即可）。-混合策略：CF（40%）+CB（40%）+熱門榜（20%，按當日播放量排序），避免單一策略的局限性（如CF在用戶行為稀疏時效果差，CB在內(nèi)容特征噪聲大時不準）。（3）排序與重排序模塊-排序模塊：使用DeepFM模型（FM處理低階特征交叉，DNN處理高階特征交叉），輸入特征包括用戶靜態(tài)特征（年齡、性別）、長期興趣特征（30天內(nèi)的主題分布）、實時特征（最近10分鐘互動標簽）、物品特征（多模態(tài)融合特征F、歷史CTR）、上下文特征（時間、設(shè)備），輸出每個候選物品的CTR預測值。模型通過TensorFlowServing部署（支持GPU推理，單樣本推理時間≤10ms）。-重排序模塊：在排序后的Top500候選集中，使用多樣性約束的重排序算法（如MMR，最大邊際相關(guān)）。公式：MMR(i)=λCTR(i)+(1-λ)[Sim(i,user)-max(Sim(i,j))]其中，Sim(i,user)是物品i與用戶興趣的相似度，Sim(i,j)是物品i與已選物品j的相似度，λ=0.6（平衡準確率與多樣性）。目標是在保留高CTR物品的同時，降低已選物品的相似性，提升興趣覆蓋度。（4）流量調(diào)度與容錯模塊功能：根據(jù)流量峰值動態(tài)分配計算資源，確保服務(wù)高可用；在模塊故障時快速切換至備用節(jié)點。技術(shù)選型：-流量調(diào)度：使用Nginx作為負載均衡器，基于請求延遲動態(tài)調(diào)整各推薦服務(wù)實例的權(quán)重（如延遲>200ms時，權(quán)重從100降至50）；結(jié)合Kubernetes的HPA（HorizontalPodAutoscaler），根據(jù)CPU使用率（閾值80%）自動擴縮容（實例數(shù)從10→30）。-容錯：采用“主-備”模式，每個核心模塊（如候選生成、排序）部署主節(jié)點與備節(jié)點（跨可用區(qū)），通過ZooKeeper監(jiān)測節(jié)點狀態(tài)（心跳間隔1秒），主節(jié)點故障時，備節(jié)點在3秒內(nèi)接管服務(wù)；關(guān)鍵數(shù)據(jù)（如用戶特征、模型參數(shù)）通過Raft協(xié)議同步（副本數(shù)=3），確保數(shù)據(jù)一致性。任務(wù)4：反信息繭房優(yōu)化方案方案1：基于主題約束的排序模型-技術(shù)實現(xiàn)：在排序模型的損失函數(shù)中加入主題覆蓋度約束。定義用戶歷史行為涉及的主題集合T={t1,t2,...,tn}，推薦列表中各物品的主題分布為P={p1,p2,...,pm}（pi為主題ti的概率），計算P與均勻分布U（U(ti)=1/n）的KL散度作為多樣性損失L_div=KL(P||U)?？倱p失L=αL_ctr+(1-α)L_div（α=0.8）。-影響分析：實驗顯示，α=0.8時，CTR下降約2%（因部分高CTR但主題重復的物品被過濾），但用戶興趣覆蓋度（主題數(shù)量）提升35%（從平均5個主題→7個）。方案2：動態(tài)興趣邊界擴展-技術(shù)實現(xiàn)：為每個用戶維護興趣邊界（通過歷史行為特征的嵌入空間均值μ和協(xié)方差Σ定義多元高斯分布），推薦時以μ為中心，逐步擴大協(xié)方差（如Σ’=kΣ，k從1.0→1.5線性增加），召回嵌入空間中距離μ在k倍標準差內(nèi)的物品。k的調(diào)整策略：用戶連續(xù)互動同一主題3次時，k增加0.1；用戶切換主題時，k重置為1.0。-影響分析：該方案通過動態(tài)調(diào)整興趣邊界，在用戶興趣固化時主動擴展候選范圍。實驗中，用戶連續(xù)互動同一主題的概率從40%降至25%，興趣覆蓋度提升28%，CTR因引入部分低相關(guān)但新主題物品下降約1.5%。方案3：基于社交關(guān)系的跨興趣推薦-技術(shù)實現(xiàn)：利用用戶的關(guān)注關(guān)系（如A關(guān)注B），將B的興趣特征（主題分布）與A的興趣特征融合（A’=0.7A+0.3B），基于融合后的特征A’生成推薦候選。例如，用戶A的興趣集中在“游戲”，其關(guān)注的用戶B興趣集中在“科技”，則A’的興趣包含“游戲”（70%）和“科技”（30%），推薦候選中“科技”類視頻占比提升。-影響分析：實驗顯示，該方案使推薦內(nèi)容中跨關(guān)注者興趣的視頻占比提升20%，用戶興趣覆蓋度提升32%，CTR因引入社交關(guān)聯(lián)興趣而僅下降0.8%（因用戶對關(guān)注者的興趣有潛在接受度）。任務(wù)5：系統(tǒng)性能優(yōu)化（1）模型推理優(yōu)化-技術(shù)實現(xiàn)：對排序模型（DeepFM）進行量化與剪枝。量化：將32位浮點數(shù)權(quán)重轉(zhuǎn)換為8位整數(shù)（通過TensorRT的