请在 下方输入 要搜索的题目：
推荐参考答案 (
由 搜题小帮手 官方老师解答 )
答案：
以下文字与答案无关
提示：有些试题内容 显示不完整,文字错误 或者 答案显示错误等问题，这是由于我们在扫描录入过程中 机器识别错误导致,人工逐条矫正总有遗漏，所以恳请 广大网友理解。
相关试题
- 1.机器算法是指机器在推荐之前会对用户画像及用户行为进行分析，准确判断用户的喜好，然后选出用户感兴趣的的短视频，并推荐给用户。（ ）选项： A:对 B:错
- 2.内容推荐引擎会根据用户画像来推荐感兴趣的内容。用户通过媒体账号登陆并进行阅读时,推荐引擎算法会解读用户兴趣,形成用户画像。( )
- 3.关于“算法推荐”，以下说法错误的是。选项： A:“算法推荐”是通过数据分析预测用户偏好，并据此推荐信息。 B:算法能够深入分析用户标签之间的联系，从而更加顺应用户的喜好和个性化需求。 C:“算法推荐”不会对公共领域造成影响 D:“算法推荐”可以满足用户个性化、动态化的需求
- 4.内容推荐引擎会根据用户画像来推荐感兴趣的内容。用户通过媒体账号登陆并进行阅读时，推荐引擎算法会解读用户兴趣，形成用户画像。（） 选项：A、正确B、错误
- 5.下列关于推荐系统的描述，哪些是正确的？ 选项： A、用户建模模块：对用户进行建模，根据用户行为数据和用户属性数据来分析用户的兴趣和需求 B、 推荐对象建模模块：根据对象数据对推荐对象进行建模 C、 推荐算法模块：基于用户特征和物品特征，采用推荐算法计算得到用户可能感兴趣的对象 D、 推荐算法模块：根据推荐场景对推荐结果进行一定调整，将推荐结果最终展示给用户
- 6.抖音短视频推荐算法渠道的基本流程是（ ）。 选项： A、提取关键词->机器解析->按照标签推荐->实际推送给相关用户->用户点击反馈 B、机器解析->按照标签推荐->提取关键词->实际推送给相关用户->用户点击反馈 C、机器解析->提取关键词->按照标签推荐->实际推送给相关用户->用户点击反馈 D、机器解析->提取关键词->按照标签推荐->用户点击反馈->实际推送给相关用户
- 7.以下推荐方法中，哪一个是协同过滤推荐？ 选项： A、是一种人工推荐，由资深的专业人士来进行物品的筛选和推荐 B、采用最近邻技术，利用与目标用户相似的用户已有的商品评价信息，来预测目标用户对特定商品的喜好程度 C、通过机器学习的方法去描述内容的特征，并基于内容的特征来发现与之相似的内容 D、通过发掘用户的行为记录，找到用户的个性化需求，发现用户潜在的消费倾向，将长尾商品准确地推荐给需要的用户
- 8.下列关于推荐系统的描述，哪些是正确的?ABCD 选项：A、用户建模模块: 对用户进行建模，根据用户行为数据和用户属性数据来分析用户的兴趣和需求B、推荐对象建模模块: 根据对象数据对推荐对象进行建模C、推荐算法模块: 基于用户特征和物品特征，采用推荐算法计算得到用户可能感兴趣的对象D、推荐算法模块: 根据推荐场景对推荐结果进行一定调整，将推荐结果最终展示给用户
- 9.以下推荐方法中，哪一个是协同过滤推荐？ 选项： A、是一种人工推荐，由资深的专业人士来进行物品的筛选和推荐 B、采用最近邻技术，利用与目标用户相似的用户已有的商品评价信息，来预测目标用户对特定商品的喜好程度 C、通过机器学习的方法去描述内容的特征，并基于内容的特征来发现与之相似的内容 D、通过发掘用户的行为记录，找到用户的个性化需求，发现用户潜在的消费倾向，将长尾商品准确地推荐给需要的用户
- 10.机器推荐机制下，有哪些优点？选项： A:推荐视频与用户喜好统一; B:更加公平客观; C:与用户兴趣不符; D:更具社会责任感; E:自动推荐
- 11.抖音短视频推荐算法渠道的基本流程是( )。 选项： A、提取关键词->机器解析->按照标签推荐->实际推送给相关用户->用户点击反馈 B、机器解析->按照标签推荐->提取关键词->实际推送给相关用户->用户点击反馈 C、机器解析->提取关键词->按照标签推荐->实际推送给相关用户->用户点击反馈 D、机器解析->提取关键词->按照标签推荐->用户点击反馈->实际推送给相关用户
- 12.对个性化推荐系统，表述不正确的是（ ）选项： A:分析用户的反馈意见 B:分析用户的购买记录和社交数据 C:分析和挖掘商品与商品之间的相关性 D:将用户感兴趣的信息、产品推荐给用户
- 13.算法推荐机制已经是目前主流视频平台分发内容的主要方法之一，算法推荐机制根据短视频内容画像以及用户画像结合而运行，平台主要的推荐原则包括（ ）。 （多选题 1.00 分） 选项：A、基于内容偏好推荐B、基于用户信息推荐C、基于关联规则推荐D、基于用户关注推荐
- 14.对于一个用户P,先找到与P有相似兴趣的用户群体,然后将这些相似用户喜欢的物品推荐给用户P,属于基于( )的协同过滤推荐算法。选项： A:数据 B:用户 C:物品 D:特征
- 15.对于一个用户P,先找到与P有相似兴趣的用户群体,然后将这些相似用户喜欢的物品推荐给用户P,属于基于( )的协同过滤推荐算法。 选项： A:数据 B:用户 C:物品 D:特征
- 16.协同过滤分析用户兴趣,在用户群中找到指定用户的相似(兴趣)用户,综合这些用户对某一信息的评价,形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度（）,并将这些用户喜欢的项推荐给有相似兴趣的用户。 选项： A: 相似 $;$相同 $;$推荐 $;$ 预测 B: 相似 $;$相同 $;$推荐 $;$ 预测 C: 相似 $;$相同 $;$推荐 $;$ 预测 D: 相似 $;$相同 $;$推荐 $;$ 预测
- 17.67. 协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度（ )，并。将这些用户喜欢的项推荐给有相似兴趣的用户 选项： A:相似 B:相同 C:推荐 D:预测
- 18.推荐系统是大数据在互联网领域的典型应用，它可以通过分析用户的历史记录来了解用户的喜好，从而主动为用户推荐其感兴趣的信息，满足用户的个性化推荐需求。（ ）选项： A:对 B:错
- 19.有关推荐系统的组成，错误的说法是哪个？选项： A:推荐系统的输入模块主要是获取反映用户偏好的数据，例如浏览、购物、评论等行为数据。; B:推荐引擎是推荐系统的核心，负责分析用户的行为数据，提取用户的画像（用户建模）。; C:推荐系统不用考虑用户对推荐结果的反馈。; D:推荐系统的输出模块是根据用户的模型，匹配用户最可能感兴趣的物品。
- 20.有关推荐系统的组成，正确的说法有哪些？ 选项： A:推荐系统的输入模块主要是获取反映用户偏好的数据，例如浏览、购物、评论等行为数据。; B:推荐引擎是推荐系统的核心，负责分析用户的行为数据，提取用户的画像（用户建模）。; C:推荐系统不用考虑用户对推荐结果的反馈。; D:推荐系统的输出模块是根据用户的模型，匹配用户最可能感兴趣的物品。
- 21.协同过滤分析用户兴趣,在用户群中找到指定用户的( )用户,综合这些用户对某一信息的评价,形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度(D),并将这些用户喜欢的项推荐给有相似兴趣的用户。 选项：A、 相似B、相同C、推荐D、 预测
- 22.协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度（），并将这些用户喜欢的项推荐给有相似兴趣的用户。 选项： A、相似 B、相同 C、推荐 D、预测
- 23.协同过滤分析用户兴趣,在用户群中找到指定用户的( )用户,综合这些用户对某一信息的评价,形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度(D),并将这些用户喜欢的项推荐给有相似兴趣的用户。 选项： A: 相似 B:相同 C:推荐 D: 预测
- 24. 协同过滤分析用户兴趣,在用户群中找到指定用户的相似用户,综合这些用户对某一信息的评价,形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度（）,并将这些用户喜欢的项推荐给有相似兴趣的用户。 选项： A: 相似 B:相同 C:推荐 D:预测
