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协同过滤是最早、最知名的推荐算法,可分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。( )
选项:
A:对
B:错
可分
协同
过滤
发布时间:
2024-03-27 12:40:07
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1.
协同过滤是最早、最知名的推荐算法,可分为基于用户的和基于物品的。选项: A:正确; B:错误
2.
协同过滤推荐包括基于用户的协同过滤和基于商品的协同过滤。
3.
中国大学MOOC: 协同过滤可分为基于用户的协同过滤(UserCF)和基于物品的协同过滤(ItemCF)。
4.
基于协同过滤的推荐可以分为哪几个子类( )。选项: A:基于用户的协同过滤推荐 B:基于项目的协同过滤推荐 C:基于内容的推荐 D:基于模型的协同过滤推荐
5.
协同过滤推荐包括基于用户的协同过滤和基于商品的协同过滤。A.正确B.错误
6.
在进行协同过滤推荐时,以下哪个方法不是常用的方法? 选项: A: 基于用户的协同过滤 B: 基于项目的协同过滤 C: 基于模型的协同过滤 D: 基于社交网络的协同过滤
7.
基于用户的协同过滤(UserCF)与基于物品的协同过滤(ItemCF)适用相同的场景。( )选项: A:对 B:错
8.
以下不属于电子商务推荐方法的是( )? 选项: A、基于内容的推荐 B、基于用户的协同过滤推荐 C、基于项目的协同过滤推荐 D、基于内容的协同过滤推荐
9.
基于商品的协同过滤在推荐性能上优于基于用户的协同过滤。
10.
推荐系统中常用的算法是基于用户的协同过滤算法和 算法。
11.
以下推荐方法中,推荐结果多样性最好的是()A.基于内容的推荐B.基于用户的协同过滤推荐C.基于物品的协同过滤推荐D.热门推荐
12.
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
13.
推荐系统中,以下哪个算法基于用户与物品之间的相似度来预测用户的偏好? 选项: A:协同过滤; B:基于内容的过滤; C:混合过滤; D:以上都不是。
14.
目前,应用最为成熟的电子商务推荐系统是 、 和 。选项: A:基于内容和协同过滤的混合推荐; B:基于用户的推荐; C:基于协同过滤的推荐; D:基于内容的推荐
15.
基于模型的协同过滤算法利用()算法预测用户对物品的喜好程度。
16.
基于协同过滤的推荐分为基于用户的推荐.基于项目的推荐和基于模型的推荐.()
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