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- 1.基于用户的协同过滤推荐方法是根据用户相似性进行推荐。选项： A:正确; B:错误
- 2.（ ）分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些相似用户对某一信息的评价，形成对指定用户对此信息的喜好程度预测。 选项： A: 协同过滤推荐 B: 关联分析推荐 C: 基于内容推荐 D: 基于平台推荐
- 3.个性化推荐的推荐系统需要挖掘哪种类别的数据？（ ） 选项： A:挖掘用户兴趣—基于用户的协同过滤推荐系统 B:挖掘相似产品—基于商品的协同过滤推荐系统 C:挖掘关联关系—基于关联规则的推荐系统 D:挖掘用户隐私数据
- 4.下列关于基于用户的协同过滤算法的说法中，错误的是（）。 选项： A、随着网站的用户数目越来越大，计算用户兴趣相似度矩阵将越来越困难 B、基于用户的协同过滤算法相对于基于物品的协同过滤算法来说更个性化，反映了用户自己的兴趣传承 C、基于用户的协同过滤算法可以使用余弦相似度来评测两个用户之间的联系 D、新用户刚加入系统时，基于用户的协同过滤算法没有办法马上对该用户进行个性化推荐
- 5.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
- 6.基于相似主题的推荐：通过分析用户的浏览数据，推荐与用户浏览历史相似的内容。 选项： A:正确 B:错误
- 7.（ ）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
- 8.（ ）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
- 9.（）方法找出与用户偏好相似的用户邻居集合，把邻居集的偏好商品集作为推荐的候选。A.基于内容的推荐B.基于协同过滤的推荐C.组合推荐D.基于位置感知的推荐
- 10.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
- 11.今日头条、抖音是最典型的算法分发平台,它们的算法分发模式有:( ) 选项：A、基于用户相似度及内容共现度的协同推荐B、基于用户个人兴趣的内容推荐C、基于用户兴趣点及内容类别的扩展推荐D、基于全局内容的时效性热点推荐E、基于地域及时间或场景的环境特征推荐
- 12. 基于用户的协同过滤算法需要计算用户之间的相似度。（ ） 选项：A. 对 B. 错
- 13.商家们可以对大众的网络行为及属性进行分析，进而找出用户与用户、用户与商品之间的相似性关系，最后根据相似性对用户进行（ ），并预测用户的购买行为、同时推荐商品。
- 14.基于内容的推荐算法的核心是发现内容之间的（），根据用户（）的浏览记录，推荐给用户相似的内容。
- 15.基于内容的推荐算法的核心是发现内容之间的___( )___，根据用户__( )___的浏览记录，推荐给用户相似的内容
- 16.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（ ），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；推荐 B、相同；推荐 C、相似；预测 D、相同；预测
- 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(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
- 18.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
