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- 1.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
- 2.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
- 3.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
- 4.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
- 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
- 6.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 预测,并将这些用户喜欢的项推荐给有相似兴趣的用户 选项： A:正确 B:错误
- 7. 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
- 8. 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
- 9. 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
- 10. 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
- 11.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。 A.相似B.相同C.推荐D.预测
- 12. 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。 A: 相似 B: 相同 C: 推荐 D: 预测
- 13.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
- 14.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
- 15.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。A.相似B.相同C.推荐D.预测
- 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预测。
- 17.（ ）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
- 18.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
