1. 以下哪种方法可以通过分析用户和项目的互动来发现潜在的兴趣关系？
A. 基于用户的协同过滤 B. 基于项目的协同过滤 C. 基于内容的协同过滤 D. 基于标签的协同过滤
2. 以下哪种方法通常用于处理稀疏数据集（即项目数量远小于用户数量的情况）？
A. 基于用户的协同过滤 B. 基于项目的协同过滤 C. 基于内容的协同过滤 D. matrix factorization二、问答题
1. 如何计算用户相似度？
2. 什么是矩阵分解？
3. 什么是向量空间？
4. 如何处理评分数据稀疏性问题？
5. 什么是A/B测试？
参考答案
选择题：
1. D 2. D
问答题：
1. 如何计算用户相似度？
用户相似度可以通过不同的方法来计算，例如余弦相似度、皮尔逊相关系数等。
思路
：掌握用户相似度的计算方法，能够根据具体需求选择合适的相似度计算方法。
2. 什么是矩阵分解？
矩阵分解是将一个大型矩阵表示为若干个小型矩阵的乘积，以便更好地进行矩阵运算和分析。
思路
：掌握矩阵分解的基本概念，能够在实际问题中应用矩阵分解方法。
3. 什么是向量空间？
向量空间是一个由向量组成的集合，满足向量的加法和数乘运算封闭。
思路
：理解向量空间的概念，能够运用向量空间的知识解决实际问题。
4. 如何处理评分数据稀疏性问题？
处理评分数据稀疏性的方法包括平均评分法、中位数法、使用预测模型等。
思路
：掌握评分数据稀疏性的处理方法，能够针对具体问题选择合适的处理方法。
5. 什么是A/B测试？
A/B测试是一种比较两个或多个版本之间效果差异实验的设计方法。
思路
：了解A/B测试的基本概念，能够分析实际问题并为实际问题提供解决方案。
