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，推荐方法包括以下哪几类？
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
B. 基于统计的推荐：基于统计信息的推荐（如热门推荐），易于实现，但对用户个性化偏好的描述能力较弱
C. 基于内容的推荐：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
D. 混合推荐：结合多种推荐算法来提升推荐效果
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一个完整的推荐系统通常包括以下哪三个模块？
A. 用户建模模块
B. 数据采集模块
C. 推荐对象建模模块
D. 推荐算法模块
下列关于推荐系统的描述，哪些是正确的？
A. 用户建模模块：对用户进行建模，根据用户行为数据和用户属性数据来分析用户的兴趣和需求
B. 推荐对象建模模块：根据对象数据对推荐对象进行建模
C. 推荐算法模块：基于用户特征和物品特征，采用推荐算法计算得到用户可能感兴趣的对象
D. 推荐算法模块：根据推荐场景对推荐结果进行一定调整，将推荐结果最终展示给用户
协同过滤可分为哪几种过滤方式？
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
关于基于用户的协同过滤，下列哪些说法是正确的？
A. 基于用户的协同过滤算法（简称UserCF算法）在1992年被提出，是推荐系统中最古老的算法
B. UserCF算法符合人们对于“趣味相投”的认知
C. 实现UserCF算法的关键步骤是计算用户与用户之间的兴趣相似度
D. UserCF算法符合兴趣相似的用户往往有相同的物品喜好
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