1. 用户行为模型
A. 用户行为是随机的 B. 用户行为与物品有关 C. 用户行为与时间有关 D. 用户行为与朋友有关
2. 物品特征模型
A. 物品的特征是固定的 B. 物品的特征是可变的 C. 物品的特征是用户定义的 D. 物品的特征是自动提取的
3. 相似度计算
A. 余弦相似度是一种常用的相似度计算方法 B. 皮尔逊相关系数是一种常用的相似度计算方法 C. 欧氏距离是一种常用的相似度计算方法 D. 曼哈顿距离是一种常用的相似度计算方法
4. 基于用户的 cold-start 解决方案
A. 通过收集用户历史行为数据来解决 cold-start 问题 B. 通过利用协同过滤算法来解决 cold-start 问题 C. 通过利用 item-based 算法来解决 cold-start 问题 D. 通过结合用户和项目特征来解决 cold-start 问题
5. 基于项目的 cold-start 解决方案
A. 通过利用用户对项目的评分来解决 cold-start 问题 B. 通过利用项目特征来解决 cold-start 问题 C. 通过利用物品特征来解决 cold-start 问题 D. 通过结合用户和项目特征来解决 cold-start 问题
6. 基于用户的 cold-start 解决方案
A. 通过收集用户历史行为数据来解决 cold-start 问题 B. 通过利用协同过滤算法来解决 cold-start 问题 C. 通过利用 item-based 算法来解决 cold-start 问题 D. 通过结合用户和项目特征来解决 cold-start 问题
7. 基于项目的 cold-start 解决方案
A. 通过利用用户对项目的评分来解决 cold-start 问题 B. 通过利用项目特征来解决 cold-start 问题 C. 通过利用物品特征来解决 cold-start 问题 D. 通过结合用户和项目特征来解决 cold-start 问题
8. 准确率（Precision, Recall）
A. 准确率是指正确预测为正例的样本占总预测为正例的样本的比例 B. 准确率是指正确预测为正例的样本占总实际为正例的样本的比例 C. 准确率是指正确预测为正例的样本占总预测为负例的样本的比例 D. 准确率是指正确预测为正例的样本占总实际为负例的样本的比例
9. 覆盖率（coverage）
A. 覆盖率是指推荐系统中未被推荐的项目数与总项目数之比 B. 覆盖率是指推荐系统中未被推荐的用户数与总用户数之比 C. 覆盖率是指推荐系统中未被推荐的项目数与项目总数之比 D. 覆盖率是指推荐系统中未被推荐的用户数与用户总数之比
10. F 值
A. F1 值是精确率和召回率的调和平均数 B. F1 值是准确率和召回率的调和平均数 C. F1 值是覆盖率和多样性之间的调和平均数 D. F1 值是用户满意度与推荐数量之间的调和平均数
11. 实时推荐系统的挑战
A. 需要快速响应用户需求 B. 需要处理大量的实时数据 C. 需要保证推荐的准确性 D. 需要支持多平台
12. 实时推荐系统中 cold-start 问题的解决方法
A. 利用用户历史行为数据进行预测 B. 利用短时内用户行为数据进行预测 C. 利用用户兴趣模型进行预测 D. 利用协同过滤算法进行预测二、问答题
1. 什么是用户行为模型？
2. 什么是物品特征模型？
3. 什么是相似度计算？
4. 什么是基于用户的 cold-start 解决方案？
5. 什么是基于项目的 cold-start 解决方案？
6. 什么是准确率（Precision, Recall）？
7. 什么是覆盖率（coverage）？
8. 什么是 F 值？
9. 什么是实时推荐系统？
10. 实时推荐系统中 cold-start 问题的解决方法有哪些？
参考答案
选择题：
1. BCD 2. BD 3. ACD 4. ABCD 5. ABD 6. ABCD 7. ABD 8. ABD 9. A 10. B
11. ABCD 12. ABD
问答题：
1. 什么是用户行为模型？
用户行为模型是推荐系统中的一种模型，它用于预测用户对物品的兴趣和偏好，以便为用户提供个性化的推荐。该模型通常通过分析用户历史行为数据，如浏览、购买、评分等，来挖掘用户的潜在需求和喜好。
思路
：用户行为模型主要通过分析用户的历史行为数据，来预测用户对物品的兴趣和偏好，从而实现个性化推荐。
2. 什么是物品特征模型？
物品特征模型是推荐系统中的一种模型，它用于描述物品的各种属性和特征，以便为用户提供更加精确的推荐。该模型通常通过对物品进行打分或分类，来表示物品的不同属性。
思路
：物品特征模型主要通过对物品进行打分或分类，来表示物品的不同属性，从而提高推荐推荐的准确性。
3. 什么是相似度计算？
相似度计算是推荐系统中的一种技术，它用于衡量两个物品之间的相似程度，以便为用户提供更加精确的推荐。该技术通常通过对物品的特征向量进行计算，来确定物品之间的相似程度。
思路
：相似度计算主要通过比较物品的特征向量，来确定物品之间的相似程度，从而实现个性化的推荐。
4. 什么是基于用户的 cold-start 解决方案？
基于用户的 cold-start 解决方案是推荐系统中处理冷启动问题的方法之一，它主要是通过分析用户的历史行为数据，来预测用户对物品的兴趣和偏好，从而实现个性化推荐。
思路
：基于用户的 cold-start 解决方案主要通过分析用户的历史行为数据，来预测用户对物品的兴趣和偏好，从而解决冷启动问题。
5. 什么是基于项目的 cold-start 解决方案？
基于项目的 cold-start 解决方案是推荐系统中处理冷启动问题的方法之一，它主要是通过分析项目的历史行为数据，来预测项目的受欢迎程度，从而实现个性化推荐。
思路
：基于项目的 cold-start 解决方案主要通过分析项目的历史行为数据，来预测项目的受欢迎程度，从而解决冷启动问题。
6. 什么是准确率（Precision, Recall）？
准确率（Precision, Recall）是推荐系统中常用的评估指标，它用于衡量推荐系统的准确性，即正确推荐给用户的物品占总推荐物品的比例。
思路
：准确率是推荐系统中常用的评价指标，它主要衡量推荐系统的准确性，即正确推荐给用户的物品占总推荐物品的比例。
7. 什么是覆盖率（coverage）？
覆盖率（coverage）是推荐系统中常用的评估指标，它用于衡量推荐系统覆盖了所有可能的物品用户的比例。
思路
：覆盖率是推荐系统中常用的评价指标，它主要衡量推荐系统覆盖了所有可能的物品用户的比例。
8. 什么是 F 值？
F1 值是推荐系统中常用的评估指标，它是准确率和召回率的调和平均数，用于综合评价推荐系统的准确性和召回率。
思路
：F1 值是推荐系统中常用的评价指标，它是准确率和召回率的调和平均数，用于综合评价推荐系统的准确性和召回率。
9. 什么是实时推荐系统？
实时推荐系统是一种推荐系统，它能够在用户与系统交互的过程中，根据用户的实时行为和喜好，提供个性化的推荐服务。
思路
：实时推荐系统是在用户与系统交互的过程中，根据用户的实时行为和喜好，提供个性化的推荐服务的推荐系统。
10. 实时推荐系统中 cold-start 问题的解决方法有哪些？
实时推荐系统中 cold-start 问题的解决方法主要包括基于用户的 cold-start 解决方案和基于项目的 cold-start 解决方案。
思路
：实时推荐系统中 cold-start 问题的解决方法主要有两种，分别是基于用户的 cold-start 解决方案和基于项目的 cold-start 解决方案。
