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协同过滤是最早、最知名的推荐算法,可分为基于用户的和基于物品的。
选项:
A:正确;
B:错误
算法
可分
过滤
发布时间:
2024-06-11 10:36:23
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1.
协同过滤是最早、最知名的推荐算法,可分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。( )选项: A:对 B:错
2.
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)。选项: A:正确; B:错误
3.
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)。 ( )选项: A:对 B:错
4.
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。( )A.正确B.错误
5.
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)。
6.
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)。
7.
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
8.
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
9.
推荐系统的推荐方法包括: 选项: A、专家推荐(人工推荐) B、 基于统计推荐(热门推荐)、基于内容推荐 C、 协同过滤推荐(基于用户、基于物品、基于模型) D、 混合推荐
10.
推荐系统的本质是建立用户与物品的联系,根据推荐算法的不同,推荐方法包括如下几类:选项: A:专家推荐; B:基于统计的推荐; C:基于内容的推荐; D:协同过滤推荐
11.
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
12.
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.()
13.
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。 选项: A:对 B:错
14.
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
15.
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。选项: A:对 B:错
16.
应用范围最为广泛的推荐算法是()。 选项: A、基于内容的推荐算法 B、基于关联规则的推荐算法 C、基于协同过滤的推荐算法 D、基于知识的推荐算法
17.
应用范围最为广泛的推荐算法是()。选项: A:基于内容的推荐算法; B:基于关联规则的推荐算法; C:基于协同过滤的推荐算法; D:基于知识的推荐算法
18.
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
19.
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
20.
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
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