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- 1.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
- 2.对推荐系统，描述正确的是： 选项： A、为了让用户从海量信息中高效地获得自己所需的信息，推荐系统应运而生。目前已广泛应用于电子商务、在线视频、在线音乐、社交网络等各类网站和应用中 B、推荐系统通过分析用户的历史记录来了解用户喜好，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 C、个性化推荐可通过推荐系统来实现。推荐系统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 D、个性化推荐算法很多，如基于内容的推荐、基于关系规则的推荐等，这些算法目前还无法进行组合使用
- 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.（ ）一般采用最近邻技术，利用用户的历史喜好信息计算用户之间的距离来预测目标用户对特定商品的喜好程度，从而对目标用户进行推荐。 选项： A: 关联分析推荐 B: 基于计算平台推荐 C: 基于内容推荐 D: 协同过滤推荐
- 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.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
- 7.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
- 8.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。
- 9.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。
- 10.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。
- 11.（）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，然后选出用户最感兴趣的视频，并推荐给用户。 选项： A:机器算法 B:中心化模式 C:人工推荐 D:优酷模式
- 12.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
- 13.下面关于推荐系统的描述错误的是：选项： A:推荐系统是自动联系用户和物品的一种工具; B:和搜索引擎相比，推荐系统通过研究用户的兴趣偏好，进行个性化计算; C:推荐系统可发现用户的兴趣点，帮助用户从海量信息中去发掘自己潜在的需求; D:推荐系统是一种只能通过专家进行人工推荐的系统
- 14.假设用户A对《指环王》感兴趣，同时也对《哈利·波特》感兴趣；而用户B对《指环王》感兴趣。系统给用户B推荐《哈利·波特》，这是利用的（ ）推荐算法。 选项： A:基于内容推荐 B:协同推荐 C:新热推荐 D:扩展推荐
- 15.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
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16.下列关于推荐系统的描述错误的是 选项： A:
推荐系统是自动联系用户和物品的一种工具
B:和搜索引擎相比，推荐系统通过研究用户的兴趣偏好，进行个性化计算
C:推荐系统可以发现用户的兴趣点，帮助用户从海量信息中发掘自己潜在的需求
D:推荐系统是一种只能通过专家进行人工推荐的系统
- 17.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.智能推荐系统有哪些特点：根据浏览时间判断商品对用户的吸引力；根据用户的购买记录记忆用户的偏好；推荐用户消费过的相关产品；根据用户的喜好进行相关推荐
- 19.( )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,然后选出用户最感兴趣的视频,并推荐给用户。 选项： A、优酷模式 B、机器算法 C、人工算法 D、关键词算法
- 20. 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
- 21.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
- 22. 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相同，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
