携程ai面试题库大全及答案

携程ai面试题库大全及答案

一、选择题（从以下各题选项中选出一个最符合题意的答案，每题2分，共15题，总分30分）

1.机器学习中，用于识别用户搜索旅游目的地时输入的错别字并给出正确推荐的技术，主要涉及以下哪种AI领域？（）A.自然语言处理B.计算机视觉C.语音识别D.知识图谱

2.携程智能客服系统在处理用户“临时改期”需求时，需要识别用户问题的核心意图，这一步属于AI技术中的（）A.文本分类B.情感分析C.实体识别D.语义理解

3.在推荐算法中，“协同过滤”和“基于内容的推荐”是两种常见方法，以下哪项属于“基于内容的推荐”的典型应用场景？（）A.根据用户历史预订记录推荐同类酒店B.根据用户搜索关键词推荐相关旅游线路C.根据其他相似用户的偏好推荐产品D.根据当前热门旅游趋势推荐目的地

4.携程AI团队为优化机票价格预测模型，需要大量历史数据作为训练样本，以下哪类数据通常不是该模型的输入数据？（）A.历史机票价格数据B.天气数据C.用户评价数据D.节假日信息

5.为了提升用户在APP内的搜索效率，携程可能会采用的AI技术是（）A.搜索引擎优化（SEO）B.语义搜索C.元搜索引擎D.全文检索第1页共13页

6.当用户在携程APP中搜索“三亚5天4晚自由行”时，系统能快速返回多个套餐供选择，这主要依赖于AI技术中的（）A.数据清洗B.数据聚合C.规则匹配D.智能推荐

7.携程AI安全系统在检测用户账号异常登录时，可能会用到的技术是（）A.异常检测算法B.图像识别C.自然语言处理D.语音合成

8.在旅游产品描述生成中，AI可以根据用户输入的目的地、特色需求（如“亲子游”“摄影游”）自动生成图文并茂的产品介绍，这主要应用了（）A.机器翻译B.文本生成C.图像生成D.语音转文字

9.为了减少用户在携程APP中的操作步骤，AI可以通过学习用户习惯自动填充部分信息（如常用出行人、支付方式），这一功能属于（）A.个性化推荐B.自动化决策C.智能表单D.语音交互

10.携程AI团队在开发“智能行程规划”功能时，需要处理大量不同来源的旅游数据（如景点开放时间、交通路线、天气情况），这一步骤属于数据处理中的（）A.数据采集B.数据清洗C.数据融合D.数据存储

11.当用户投诉“酒店卫生问题”时，智能客服需要将该问题归类到“卫生”“设施”“服务”等问题类型中，这一过程属于（）A.意图识别B.情感分析C.实体提取D.关键词匹配

12.在旅游旺季，为避免系统因用户访问量激增而崩溃，携程AI调度系统可能会采用的技术是（）A.负载均衡B.数据压缩C.缓存优化D.分布式计算

13.携程AI语音助手在用户说“帮我订明天去北京的机票”时，需要识别的关键信息是（）第2页共13页A.出发地、目的地、时间B.用户身份、支付方式C.航班偏好、座位类型D.行李需求、餐食偏好

14.为了分析用户在携程社区中的旅游攻略内容，AI可以提取攻略中的高频词汇（如“美食”“景点”“交通”），这一技术属于（）A.主题提取B.情感分析C.实体链接D.文本摘要

15.携程AI在优化酒店推荐时，需要平衡用户偏好与酒店的真实评分，这一过程中可能用到的算法是（）A.决策树B.贝叶斯网络C.矩阵分解D.遗传算法

二、判断题（判断下列说法的对错，对的打“√”，错的打“×”，每题1分，共15题，总分15分）

1.携程的AI推荐系统只需要用户历史行为数据即可精准推荐旅游产品（）

2.自然语言处理技术可以帮助智能客服理解用户的模糊表达（如“我想订个好点的酒店”）（）

3.AI在携程的机票价格预测中，只能预测未来价格趋势，无法给出具体的最优购买时机建议（）

4.携程的智能客服可以通过学习历史对话数据不断提升问题解决能力（）

5.计算机视觉技术在携程的酒店图片审核中可用于识别图片中的违规内容（如低俗信息）（）

6.为了保护用户隐私，携程AI系统在处理用户数据时会进行脱敏处理（）

7.AI在旅游攻略生成中，只能生成结构化的行程列表，无法生成自然语言描述的攻略内容（）第3页共13页

8.携程的“智能行程规划”功能仅需要景点和交通数据，无需考虑用户的体力和兴趣偏好（）

9.强化学习算法在携程的动态定价系统中，需要通过与环境（如市场需求）的交互不断调整价格策略（）

10.自然语言处理技术可以将用户输入的方言或口语化表达转换为标准文字（）

11.携程AI团队在开发智能搜索功能时，不需要考虑数据的时效性，只需保证准确性（）

12.语音识别技术在携程的语音预订功能中，对网络环境没有要求，可在任何网络下正常使用（）

13.AI在用户投诉处理中，当无法自动解决问题时，会直接将投诉升级给人工客服，无需保留用户问题记录（）

14.携程的AI推荐系统在推荐旅游产品时，会优先推荐价格最低的产品以提升用户满意度（）

15.知识图谱技术可以帮助携程将分散的旅游数据（如景点、酒店、交通）关联起来，提供更智能的查询服务（）

三、简答题（简要回答下列问题，每题3分，共10题，总分30分）

1.请简述AI在携程用户搜索体验优化中的核心应用场景

2.携程智能客服系统在处理“用户取消订单后退款”问题时，需要哪些关键数据支持？

3.请举例说明机器学习中的“特征工程”在携程旅游推荐系统中的具体作用

4.携程AI团队在开发“智能语音助手”时，如何解决不同用户的口音差异问题？第4页共13页

5.简述数据标注在携程AI模型训练中的重要性，以及可能涉及的标注内容

6.请说明携程的“智能行程规划”功能如何平衡用户个性化需求与行程可行性（如时间、预算、体力）

7.携程的AI在分析用户评论时，如何区分“事实性评论”（如“酒店位置好”）和“情感性评论”（如“服务很贴心”）？

8.简述AI在携程旅游产品定价策略中的作用，以及可能影响定价的关键因素

9.携程的AI在处理“用户临时改期”需求时，需要验证哪些信息以确保操作的准确性？

10.请说明携程AI系统在“节假日旅游高峰期”的资源调度策略中可能用到的技术

四、情景分析题（阅读以下情景描述，分析并回答问题，每题5分，共8题，总分40分）情景1用户在携程APP中购买了“泰国清迈5日游”产品，出行前3天突然告知因突发疾病无法出行，需要取消订单智能客服自动回复“根据规则，取消订单需扣除30%手续费”，但用户认为自己是因不可抗力取消，希望免手续费，情绪较激动作为AI团队成员，你会如何处理这一情况？情景2携程机票预订页面的“价格日历”功能显示未来7天机票价格波动较大，用户担心价格波动，向智能客服询问“什么时候预订机票最划算”智能客服仅回复“根据历史数据，建议在出行前3天预订”，但用户认为该建议不够具体，希望得到更精准的时间建议此时你会如何优化智能客服的回答？第5页共13页情景3携程AI团队计划开发“智能行李额度提醒”功能，用户在预订机票后，系统可根据目的地、航班类型、用户历史行李托运情况，自动提醒用户是否需要提前购买行李额度在开发过程中，你认为需要重点考虑哪些技术难点？情景4用户在携程社区发布了一篇关于“上海迪士尼游玩攻略”的帖子，内容详细但存在部分错误（如“奇想花园10:00开放”实际应为“12:00开放”）作为AI内容审核团队成员，你会如何利用AI技术识别并修正这类错误信息？情景5携程的“智能客服”在处理用户投诉时，发现大量用户反映“APP内找不到‘儿童票’预订入口”，但投诉记录中未明确具体问题位置作为AI团队成员，你会如何定位并解决这一问题？情景6为提升用户在携程的“一键预订”体验，AI团队计划优化“常用信息自动填充”功能，但用户反馈“系统经常错误填充出行人信息”你认为可能的原因有哪些？如何改进？情景7用户在携程APP中搜索“北京亲子游”，系统推荐了多个包含儿童乐园的酒店，但用户实际带的是老人，不需要儿童设施此时推荐结果不匹配，用户体验不佳请分析推荐系统可能存在的问题，并提出改进方向情景8携程AI团队在开发“智能行程规划”功能时，需要处理不同设备（手机、平板、电脑）的适配问题，以确保用户在任何设备上都能获得一致的规划体验你认为在技术实现上需要注意哪些方面？

五、案例分析题（阅读以下案例，分析并回答问题，每题10分，共5题，总分50分）案例1第6页共13页背景携程AI团队计划开发“旅游风险预警”功能，当用户输入目的地后，系统可根据实时天气、交通、政策等数据，为用户提示潜在风险（如台风、航班大面积延误、目的地签证政策变化）问题

（1）该功能需要哪些核心数据源支持？（5分）

（2）在数据处理过程中，如何解决不同类型数据（结构化天气数据、非结构化新闻政策文本）的融合问题？（5分）案例2背景携程智能客服系统上线后，用户满意度提升了20%，但人工客服的工作量并未减少，反而出现“部分用户因智能客服无法解决问题而更倾向于人工客服”的现象问题

（1）请分析可能导致用户偏好人工客服的原因（5分）

（2）如何通过优化AI技术或服务流程，进一步提升用户对智能客服的接受度？（5分）案例3背景携程在2025年春节推出“AI定制春节游”活动，用户输入“家庭游”“预算5000元”“南方城市”等需求后，系统自动生成个性化行程方案但上线后发现，用户对行程中“景点停留时间”的评价普遍较低，认为安排不合理问题

（1）分析“景点停留时间不合理”可能的技术原因（如算法模型、数据输入）（5分）

（2）如何通过迭代优化算法，使行程方案更符合用户实际体验需求？（5分）第7页共13页案例4背景

（1）携程某AI模型在训练时，发现“酒店评分预测”的准确率在一线城市较高，但在三四线城市明显下降问题

（1）请分析可能导致该现象的原因（至少列举3点）（5分）背景

（2）团队尝试用更多三四线城市的酒店数据扩充训练集，但准确率提升有限问题

（2）除了扩充数据，还可以采取哪些技术手段提升模型在三四线城市的预测效果？（5分）案例5背景携程AI团队开发的“智能图片搜索”功能，允许用户上传旅游景点图片，系统返回相似景点推荐但用户反馈“上传图片模糊时，推荐结果不准确”问题

（1）如何利用AI技术提升模糊图片的搜索准确率？（5分）考虑到用户隐私和数据安全，在处理用户上传的图片时，需要注意哪些问题？（5分）

六、开放论述题（请结合自身理解和经验，论述以下问题，每题15分，共3题，请各用300字左右回答，总分45分）

1.结合携程的业务特点（如旅游预订、社区、攻略、支付等），论述AI技术在提升用户体验和平台效率方面的具体价值

2.作为携程AI团队成员，你认为在开发“AI驱动的个性化旅游服务”时，面临的最大挑战是什么？如何应对这些挑战？

3.请展望未来3-5年，AI技术在携程旅游服务中的创新应用场景，并说明这些应用如何推动旅游行业的发展第8页共13页答案汇总

一、选择题答案

1.A

2.C

3.B

4.C

5.B

6.D

7.A

8.B

9.C

10.C

11.A

12.A

13.A

14.A

15.C

二、判断题答案

1.×

2.√

3.×

4.√

5.√

6.√

7.×

8.×

9.√

10.√

11.×

12.×

13.×

14.×

15.√

三、简答题答案

1.核心应用场景包括语义搜索（理解用户模糊需求）、个性化搜索结果排序（结合用户偏好）、搜索纠错（修正错别字或语法错误）、热门搜索预测（提前展示用户可能感兴趣的内容）等

2.关键数据支持用户订单信息（订单号、取消时间、支付金额）、退款政策规则数据、用户账户信息（实名认证状态）、历史退款处理记录等

3.特征工程作用筛选和处理用户行为数据（如点击、停留时长）、旅游产品属性数据（如价格、评分）、时间特征（节假日、季节）等，将原始数据转换为模型可理解的特征，提升推荐准确性

4.解决口音差异问题通过语音数据增强（收集不同口音样本）、模型鲁棒性训练（添加噪声数据模拟口音）、多语言/方言模型优化（针对不同地区用户优化识别模型）等方法

5.数据标注重要性为模型提供正确的训练标签，确保模型学习准确的特征；标注内容包括文本情感极性（正面/负面）、实体类型（如景点名、酒店名）、意图分类（如投诉/咨询）等

6.平衡个性化与可行性通过用户画像（年龄、体力、兴趣）匹配行程；引入行程可行性算法（计算景点间交通时间、体力消耗）；结合第9页共13页历史行程数据（其他用户的行程时长）调整时间安排；设置预算约束条件

7.区分事实性与情感性评论通过关键词特征（事实性含“位置”“价格”等，情感性含“服务”“体验”等）、情感词典匹配（情感性评论含积极/消极词汇）、机器学习分类模型（训练标注数据区分两类评论）

8.AI定价作用基于历史销量、竞争对手价格、用户需求波动（节假日、季节）动态调整价格；关键影响因素包括供需关系、成本（机票/酒店成本）、促销活动、用户价格敏感度

9.验证信息用户身份信息（与订单预留人一致）、订单状态（未使用/已使用）、取消政策（是否在退款有效期内）、支付方式（确保退款账户正确）

10.资源调度策略基于AI预测的访问量（高峰期预测算法）、动态资源分配（弹性计算资源）、负载均衡（分流用户请求）；缓存热点数据（热门航线、酒店信息）减少系统压力

四、情景分析题答案（要点）情景1先通过NLP理解用户情绪（激动），识别核心诉求（不可抗力免手续费）；调用规则引擎匹配“突发疾病”是否符合不可抗力条件；若符合，自动调整退款规则免手续费；若不符合，解释规则并提供人工客服联系方式，记录用户反馈用于优化规则库情景2优化智能客服回答，增加“历史价格波动趋势图”“价格预测概率”（如“未来3天价格下降概率80%，建议3天后预订”）；结合用户历史预订时间（如“您上次在出行前2天预订，价格较优”）；添加“实时价格对比”（当前价格与历史同期对比）提升可信度第10页共13页情景3技术难点数据来源多样性（不同航空公司行李额度政策、用户历史行李需求数据）；用户个性化需求理解（如“无托运行李”“儿童行李”）；实时性要求（航班动态可能临时调整行李政策）；算法模型需平衡准确性与响应速度

五、案例分析题答案（要点）案例1

（1）核心数据源包括气象部门实时天气API、交通部门航班/路况数据、政府及旅游局政策公告数据、用户历史风险反馈数据、景点开放状态数据等案例1

（2）数据融合方法采用知识图谱将结构化数据（天气温度、航班号）与非结构化文本（政策描述）关联；通过自然语言处理（NLP）提取非结构化文本中的关键实体（如“台风”“签证”）和时间属性；使用数据标准化技术统一不同来源数据的格式（如时间格式“YYYY-MM-DD”）案例2

（1）用户偏好人工客服原因智能客服对复杂问题（如多订单修改、特殊需求处理）解决能力有限；用户担心AI回复不真实（如“系统回复与实际情况不符”）；部分用户有“依赖人工更安心”的心理案例2

（2）提升智能客服接受度方法优化AI问题分类能力（更精准识别问题类型）；增加“转人工”快捷入口；智能客服回复前标注“，建议确认”；通过用户反馈持续迭代模型，提升复杂问题解决率案例3

（1）时间不合理原因行程规划算法未考虑用户体力（如连续安排多个高体力景点）；数据输入中“景点平均游览时长”不准确（依赖旧数据或通用标准，未结合用户年龄/体力）；未平衡景点重要性与时间分配（如将次要景点安排过长时间）第11页共13页案例3

（2）优化算法方法引入用户画像数据（年龄、体力标签）调整游览时长；结合实时天气/人流数据动态调整（如雨天缩短户外景点时间）；采用强化学习让算法通过用户反馈（如“景点停留时间过长”）迭代优化时间分配模型案例4

（1）三四线城市预测准确率低原因三四线城市酒店数据量少，模型训练样本不足；用户评价数据少，缺乏本地用户偏好特征；模型对城市间差异（如消费习惯、景点分布）未充分建模；低评分酒店占比高，影响模型训练效果案例4

（2）提升方法

（1）迁移学习（使用一线城市模型参数初始化，微调三四线城市数据）；

（2）数据增强（通过规则生成模拟三四线城市数据）；

（3）特征工程优化（增加本地特色特征，如“城市景点数量”“本地酒店品牌”）案例5

（1）模糊图片搜索准确率提升**采用图像修复技术（如GAN生成清晰图片）；基于内容的相似性匹配（提取图片纹理、颜色特征，而非细节特征）；多模态融合（结合用户文本描述辅助搜索，如“模糊的海边日落照片”）案例5

（2）用户隐私与数据安全注意事项**图片上传前进行本地预处理（不发送原图，仅发送特征向量）；明确告知用户图片用途（仅用于搜索，不用于其他场景）；采用加密传输（HTTPS）；提供图片删除入口，支持用户删除已上传图片

六、开放论述题答案（要点）

1.AI提升用户体验和平台效率的价值用户体验方面，通过个性化推荐（“猜你喜欢”）减少搜索成本，智能客服7×24小时响应提升服务效率；平台效率方面，可以自动处理大量重复工作（如订单审核、第12页共13页评论筛选），降低人工成本，通过数据分析优化运营策略（如动态定价、资源调度）

2.最大挑战及应对挑战包括数据质量与多样性（用户行为数据分散，隐私保护限制数据获取）、个性化与普适性平衡（不同用户需求差异大）、技术落地与业务融合（AI功能需与现有系统无缝集成）应对措施建立统一数据中台（整合多业务数据）；采用联邦学习（在保护隐私前提下训练模型）；与业务团队紧密协作（需求调研、场景验证）

3.未来创新应用场景智能行程规划（结合AR技术实时展示景点信息）、AI导游（语音实时讲解景点历史文化）、（3D形象的个性化旅游顾问）、动态保险推荐（基于行程风险自动推荐旅游保险）；推动行业发展提升旅游服务智能化水平，降低用户决策门槛，优化旅游资源配置，促进小众目的地开发第13页共13页。