1. 用户行为数据采集
A. 包括用户注册、登录、浏览等数据 B. 仅包括用户浏览数据 C. 仅包括用户购买数据 D. 仅包括用户评分数据
2. 用户画像
A. 通过用户行为数据进行画像 B. 仅通过用户年龄进行画像 C. 仅通过用户性别进行画像 D. 同时结合用户行为数据和用户画像
3. 用户行为数据
A. 包括用户注册、登录、浏览等数据 B. 仅包括用户购买数据 C. 仅包括用户评分数据 D. 仅包括用户浏览历史记录
4. 物品特征提取
A. 仅提取物品名称和价格特征 B. 提取物品名称、价格、库存特征 C. 提取物品类别特征 D. 提取物品所有特征
5. 物品信息
A. 包括物品名称、价格、库存等信息 B. 仅包括物品名称、价格信息 C. 仅包括物品库存信息 D. 仅包括物品类别信息
6. 特征工程
A. 仅进行数值化处理 B. 同时进行数值化和非数值化处理 C. 仅进行非数值化处理 D. 同时进行数值化和非数值化处理且 Include All Features
7. 相似度计算
A. 仅计算余弦相似度 B. 同时计算余弦相似度和皮尔逊相关系数 C. 仅计算Jaccard相似系数 D. 同时计算Jaccard相似系数和排序模型
8. 排序模型
A. 仅使用基于内容的推荐算法 B. 同时使用基于内容的推荐算法和协同过滤算法 C. 仅使用协同过滤算法 D. 仅使用基于内容的推荐算法和排序模型
9. 基于内容的推荐算法
A. 通过分析用户行为数据进行推荐 B. 仅通过分析物品特征进行推荐 C. 同时结合用户行为数据和物品特征进行推荐 D. 仅通过分析物品特征进行推荐且 Include All Features
10. 基于内容的推荐算法
A. 通过分析用户行为数据进行推荐 B. 仅通过分析物品特征进行推荐 C. 同时结合用户行为数据和物品特征进行推荐 D. 仅通过分析物品特征进行推荐且 Include All Features
11. 协同过滤算法
A. 仅使用用户协同过滤进行推荐 B. 同时使用用户协同过滤和物品协同过滤进行推荐 C. 仅使用基于内容的推荐算法进行推荐 D. 仅使用强化学习进行推荐
12. 基于深度学习的推荐算法
A. 仅使用神经网络进行推荐 B. 同时使用神经网络和强化学习进行推荐 C. 仅使用基于内容的推荐算法进行推荐 D. 仅使用协同过滤算法进行推荐
13. 文本内容分析
A. 用于分析用户评论文本 B. 不用于分析用户评论文本 C. 用于分析用户购买行为 D. 不用于分析用户购买行为
14. 图像内容分析
A. 用于分析用户评论文本 B. 不用于分析用户评论文本 C. 用于分析用户购买行为 D. 不用于分析用户购买行为
15. 基于深度学习的推荐算法
A. 仅使用神经网络进行推荐 B. 同时使用神经网络和强化学习进行推荐 C. 仅使用基于内容的推荐算法进行推荐 D. 仅使用协同过滤算法进行推荐
16. 用户协同过滤
A. 仅根据用户历史行为进行推荐 B. 同时考虑用户历史行为和物品特征进行推荐 C. 仅根据物品特征进行推荐 D. 仅根据用户历史行为进行推荐且 Include All Features
17. 物品协同过滤
A. 仅根据物品历史行为进行推荐 B. 同时考虑物品历史行为和用户特征进行推荐 C. 仅根据用户历史行为进行推荐 D. 仅根据物品特征进行推荐且 Include All Features
18. 基于深度学习的推荐算法
A. 仅使用神经网络进行推荐 B. 同时使用神经网络和强化学习进行推荐 C. 仅使用基于内容的推荐算法进行推荐 D. 仅使用协同过滤算法进行推荐
19. 评估指标
A. 准确率 B. 召回率 C. F1值 D. 多样性指数
20. 优化方法
A. 特征选择 B. 参数调整 C. 模型选择 D. 数据清洗
21. 特征选择
A. 仅选择单个特征进行推荐 B. 同时选择多个特征进行推荐 C. 仅选择数值型特征进行推荐 D. 同时选择数值型和非数值型特征进行推荐
22. 参数调整
A. 仅调整神经网络中的学习率 B. 同时调整神经网络中的其他参数 C. 仅调整协同过滤算法中的参数 D. 同时调整协同过滤算法和其他推荐算法中的参数
23. 模型选择
A. 仅选择一种推荐算法进行推荐 B. 同时选择多种推荐算法进行推荐 C. 仅使用基于内容的推荐算法进行推荐 D. 仅使用协同过滤算法进行推荐
24. 准确率
A. 仅根据预测结果与实际结果计算准确率 B. 根据预测结果和实际结果计算准确率 C. 不使用准确率作为评估指标 D. 仅使用准确率作为评估指标
25. 召回率
A. 仅根据预测结果与实际结果计算召回率 B. 根据预测结果和实际结果计算召回率 C. 不使用召回率作为评估指标 D. 仅使用召回率作为评估指标
26. F值
A. 仅根据预测结果与实际结果计算F1值 B. 根据预测结果和实际结果计算F1值 C. 不使用F1值作为评估指标 D. 仅使用F1值作为评估指标
27. 多样性指数
A. 仅根据预测结果与实际结果计算多样性指数 B. 根据预测结果和实际结果计算多样性指数 C. 不使用多样性指数作为评估指标 D. 仅使用多样性指数作为评估指标
28. 家居用品
D. 以上都是 B. 仅推荐服装 C. 仅推荐电子产品 D. 仅推荐家居用品
29. 娱乐新闻
D. 以上都是 B. 仅推荐国内新闻 C. 仅推荐国际新闻 D. 仅推荐娱乐新闻
30. 古典音乐
D. 以上都是 B. 仅推荐流行歌曲 C. 仅推荐摇滚歌曲 D. 仅推荐古典音乐
31. 科幻片
D. 以上都是 B. 仅推荐动作片 C. 仅推荐爱情片 D. 仅推荐科幻片
32. 科技类
D. 以上都是 B. 仅推荐小说类 C. 仅推荐历史类 D. 仅推荐科技类二、问答题
1. 什么是推荐系统？
2. 推荐系统的核心是什么？
3. 用户行为数据采集包括哪些方面？
4. 什么是用户画像？
5. 如何进行用户行为数据的预处理？
6. 什么是物品特征提取？
7. 有哪些常见的相似度计算方法？
8. 什么是基于内容的推荐算法？
9. 什么是协同过滤？
10. 如何评估推荐系统的效果？
参考答案
选择题：
1. A 2. D 3. A 4. B 5. A 6. B 7. B 8. B 9. C 10. C
11. B 12. B 13. A 14. B 15. B 16. B 17. B 18. B 19. ABD 20. ABD
21. B 22. B 23. B 24. B 25. B 26. B 27. B 28. D 29. D 30. D
31. D 32. D
问答题：
1. 什么是推荐系统？
推荐系统是一种利用历史用户行为数据和其他相关信息来预测用户对未来物品的偏好和需求，从而为用户提供个性化推荐的服务。
思路
：理解推荐系统的定义和作用，重点关注“历史用户行为数据”和“个性化推荐”。
2. 推荐系统的核心是什么？
推荐系统的核心是在有限的资源下，找到最符合用户需求的物品或服务。
思路
：理解推荐系统需要在有限的资源下进行优化的问题，重点关注“找到最符合用户需求的物品或服务”。
3. 用户行为数据采集包括哪些方面？
用户行为数据采集包括用户的浏览、购买、评分、收藏等各种行为数据。
思路
：理解用户行为数据采集的重要性，需要全面收集各种用户行为数据。
4. 什么是用户画像？
用户画像是一个用户的全貌，包括用户的兴趣、爱好、年龄、性别等信息。
思路
：理解用户画像的概念和含义，重点关注用户画像的用户特征。
5. 如何进行用户行为数据的预处理？
用户行为数据的预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。
思路
：理解数据预处理的重要性和具体操作。
6. 什么是物品特征提取？
物品特征提取是从物品本身的角度进行的，用于描述物品的各种属性的过程。
思路
：理解物品特征提取的含义和目的，重点关注物品属性的描述。
7. 有哪些常见的相似度计算方法？
常见的相似度计算方法有余弦相似度、皮尔逊相关系数、Jaccard相似系数等。
思路
：理解相似度计算的目的和不同方法的差异。
8. 什么是基于内容的推荐算法？
基于内容的推荐算法是通过分析用户过去喜欢的物品内容和特征，从而预测用户可能喜欢的新的物品。
思路
：理解基于内容的推荐算法的工作原理和特点。
9. 什么是协同过滤？
协同过滤是一种利用用户的历史行为数据和其他相关信息来预测用户对未来物品的偏好和需求的方法。
思路
：理解协同过滤的基本概念和应用场景。
10. 如何评估推荐系统的效果？
推荐系统的评估主要通过准确率、召回率和F1值等指标来进行。
思路
：理解推荐系统评估的主要指标和方法。
