A. 反欺诈 B. 异常检测异常检测 C. 基于规则的报警 D. 消费者技术中的实时数据即席分析
A. 基于规则的报警 B. 移动应用中的产品更新及实验评估分析移动应用中的产品更新及实验评估分析 C. 消费者技术中的实时数据即席分析 D. 大规模图分析
A. 基于规则的报警 B. 实时查询索引构建 C. 移动应用中的产品更新及实验评估分析 D. 费者技术中的实时数据即席分析
A. 大数据魔镜是一款优秀的国产数据分析软件，可以让用户真正理解探索分析数据 B. Tableau是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，是一个用于网页作图、生成互动图形的JavaScript函数库 C. Google Fusion Tables让一般使用者也可以轻松制作出专业的统计地图 D. Modest Maps是一个小型、可扩展、交互式的免费库，提供了一套查看卫星地图的AP
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算法的推荐更偏向个性化 D. UserCF随着用户数目的增大，用户相似度计算复杂度越来越高
A. UserCF算法的推荐更偏向社会化：适合应用于新闻推荐、微博话题推荐等应用场景，其推荐结果在新颖性方面有一定的优势 B. ItemCF算法的推荐更偏向于个性化 ItemCF算法的推荐更偏向于个性化 C. ItemCF随着用户数目的增大，用户相似度计算复杂度越来越高 D. UserCF推荐结果相关性较弱，难以对推荐结果作出解释，容易受大众影响而推荐热门物品
A. 推荐系统是大数据在互联网领域的典型应用 B. 推荐系统是自动联系用户和物品的一种工具 C. 推荐系统可以创造全新的商业和经济模式，帮助实现长尾商品的销售 D. 推荐系统分为基于物品的协同过滤和基于商家的协同过滤
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
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
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