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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。
算法
过滤
喜好
发布时间:
2024-05-13 11:41:33
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1.
在协同过滤算法中有着两个分支,分别是基于群体用户的协同过滤( )、____。 基于物品的协同过滤( );基于物品的协同过滤;ItemCF ;
2.
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
3.
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。
4.
(1)简述基于用户的协同过滤(UserCF)算法和基于物品的协同过滤(ItemCF)算法。(6分)(2)简要对比UserCF算法和ItemCF算法的各自适用场景和优缺点。(8分)
5.
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:正确; B:错误
6.
【单选题】基于用户:通过用户对物品的偏好程度来计算出用户的在喜好上的近邻,从而根据近邻的喜好推测出用户的喜好并推荐(如下图)。请问,在Mahout中实现该算法的名称是? 选项:A、分类B、聚类C、协同过滤D、关联规则挖掘
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.
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
9.
在协同过滤算法中有着两个分支,分别是基于群体用户的协同过滤(UserCF)、【】。
10.
协同过滤可分为哪几种过滤方式?AB 选项:A、基于用户的协同过滤B、基于物品的协同过滤C、基于用户和物品的联合协同过滤D、基于商家的协同过滤
11.
利用用户的历史喜好信息计算用户之间的距离,然后 利用目标用户的最近邻居用户对商品评价的加权评价值来预测目标用户对特定商品的喜好程度,系统从而根据这一喜好程度来对目标用户进行推荐,一般称为什么技术 选项: A:最近邻技术 B:基于内容的过滤方法 C:基于内容的过滤方法 D:最小二乘法技术
12.
利用用户的历史喜好信息计算用户之间的距离,然后 利用目标用户的最近邻居用户对商品评价的加权评价值来预测目标用户对特定商品的喜好程度,系统从而根据这一喜好程度来对目标用户进行推荐,一般称为什么技术 选项: A:最近邻技术 B:基于内容的过滤方法 C:基于内容的过滤方法 D:最小二乘法技术
13.
【多选题】协同过滤可分为哪几种过滤方式?( ) 选项:A、基于用户的协同过滤B、基于物品的协同过滤C、基于用户和物品的联合协同过滤D、基于商家的协同过滤
14.
#Question# 目前主流的推荐算法协同过滤算法主要有两种,分为基于启发式和基于模型式A. 对B. 错
15.
下列说法错误的是选项: A:UserCF算法推荐的是那些和目标用户有共同兴趣爱好的其他用户所喜欢的物品; B:ItemCF算法推荐的是那些和目标用户之前喜欢的物品类似的其他物品; C:UserCF算法的推荐更偏向社会化,而ItemCF算法的推荐更偏向于个性化; D:基于用户的协同过滤算法(简称UserCF算法)是目前业界应用最多的算法
16.
下列说法错误的是选项: A:UserCF算法推荐的是那些和目标用户有共同兴趣爱好的其他用户所喜欢的物品; B:ItemCF算法推荐的是那些和目标用户之前喜欢的物品类似的其他物品; C:基于用户的协同过滤算法(简称UserCF算法)是目前业界应用最多的算法; D:UserCF算法的推荐更偏向社会化,而ItemCF算法的推荐更偏向于个性化
17.
在协同过滤算法中有着两个分支,分别是基于群体用户的协同过滤(UserCF)、【】。 ----------- 【填空题】
18.
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
19.
协同过滤推荐算法,是最经典、最常用的推荐算法。要实现协同过滤。以下哪个步骤不需要? 选项: A:计算推荐 B:找到相似的用卢或物品 C:收集用户偏好 D:收集用户来源
20.
协同过滤的算法包括基于人的相似性的协同过滤和( )的协同过滤。
21.
基于协同过滤( )的推荐算法是指( ) 选项: A: 得到用户偏好特征,然后匹配相似物品 B: 为用户设计一个效用函数,综合考虑产品的可靠性和可得性 C: 对商品评价的加权评价值来预测对商品的喜好 D: 以关联规则为基础,把已购商品作为规则头,规则体为推荐对象
22.
常见的推荐系统算法包括()。A.基于流行度的推荐算法B.基于内容的推荐算法C.协同过滤推荐算法
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