题目内容

下列描述有误的是?

A. 专家推荐:人工推荐,由资深的专业人士来进行物品的筛选和推荐,需要较多的人力成本性
B. 基于统计的推荐:通过机器学习的方法去描述内容的特征,并基于内容的特征来发现与之相似的内容
C. 协同过滤推荐:应用最早和最为成功的推荐方法之一
D. 混合推荐:结合多种推荐算法来提升推荐效果

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下列哪一项不属于完整推荐系统的三个模块之一?

A. 用户建模模块
B. 推荐对象建模模块
C. 推荐算法模块
D. 数据采集模块

下列关于协同过滤的说法,哪一项是错误的?

A. 协同过滤可分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤
B. UserCF算法符合人们对于“趣味相投”的认知,即兴趣相似的用户往往有相同的物品喜好
C. 实现UserCF算法的关键步骤是计算物品与物品之间的相似度
D. 基于物品的协同过滤算法(简称ItemCF算法)是目前业界应用最多的算法

下列哪个说法是错误的?

A. 无论是亚马逊还是Netflix,其推荐系统的基础都是ItemCF算法
B. ItemCF算法是给目标用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品
C. ItemCF算法主要通过分析用户的行为记录来计算物品之间的相似度
D. 实现UserCF算法的关键步骤是计算物品与物品之间的相似度

下列哪一项说法是错误的?

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. ItemCF算法的推荐更偏向社会化,而UserCF算法的推荐更偏向于个性化
D. ItemCF算法倾向于推荐与用户已购买商品相似的商品,往往会出现多样性不足、推荐新颖度较低的问题

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