1. 传统推荐系统概述
A. 主要功能是寻找用户喜欢的物品 B. 主要功能是根据用户的历史行为推荐物品 C. 主要功能是结合多个推荐算法进行决策 D. 主要功能是提高推荐的准确性
2. 协同过滤推荐
A. 通过分析用户之间的相似度来推荐物品 B. 利用用户在社交媒体上的互动来推荐物品 C. 基于用户的行为历史来推荐物品 D. 综合以上多种方法来推荐物品
3. 基于内容的推荐
A. 分析物品的特征来推荐相似的物品 B. 根据用户的历史购买记录来推荐物品 C. 结合用户的历史行为和物品特征来推荐物品 D. 只根据物品的特征来推荐物品
4. 混合推荐模型的构建
A. 同时使用协同过滤和基于内容的推荐方法 B. 选择其中一种推荐方法来进行推荐 C. 使用多个不同的推荐算法来组合推荐结果 D. 只使用协同过滤来进行推荐
5. 协同过滤推荐的特点
A. 可以发现用户之间的相似性 B. 对于新用户的推荐效果较差 C. 可以处理稀疏数据 D. 对于高维数据的表现较好
6. 基于内容的推荐的特点
A. 可以处理高维数据 B. 对于稀疏数据的表现较差 C. 可以发现用户对物品的兴趣 D. 对于新用户的推荐效果较差
7. 混合推荐模型的优势
A. 能够同时处理用户特征和物品特征 B. 能够处理高维数据 C. 对于稀疏数据的表现较好 D. 对于新用户的推荐效果较差
8. 在推荐系统中使用协同过滤的原因
A. 简单易实现 B. 对于新用户的推荐效果较好 C. 能够处理稀疏数据 D. 对于高维数据的表现较好
9. 在推荐系统中使用基于内容的推荐的原因
A. 能够发现用户对物品的兴趣 B. 对于稀疏数据的表现较好 C. 能够处理高维数据 D. 对于新用户的推荐效果较好
10. 在推荐系统中使用混合推荐模型的原因
A. 能够同时处理用户特征和物品特征 B. 能够处理高维数据 C. 对于稀疏数据的表现较好 D. 对于新用户的推荐效果较好
11. LightFM-model结构 overview
a. 局部敏感哈希(LSH)
A. 用于加速相似度计算
B. 用于降维
C. 用于向量表示
D. 用于用户行为预测
b. 因子分解机(FM)
A. 用于计算物品的嵌入向量
B. 用于计算用户的嵌入向量
C. 用于计算相似度
D. 用于推荐系统
c. 排序算法
A. 用于排序用户对物品的兴趣度
B. 用于排序物品的排名
C. 用于生成推荐列表
D. 用于计算推荐概率
12. LightFM-model参数设置
a. alpha、beta、gamma、regularization的定义及作用
A. alpha用于控制正则化的强度
B. beta用于控制滑移项的惩罚程度
C. gamma用于控制因子分解机的多样性
D. regularization用于防止过拟合
13. LightFM-model训练与评估
a. 数据预处理
A. 将用户-物品 interactions转换为矩阵形式
B. 对物品进行向量化表示
C. 对时间戳进行处理
D. 对用户行为进行归一化
14. LightFM-model训练与评估指标
a. 准确率
A. 衡量模型推荐正确的比例
B. 衡量模型推荐错误的 proportion
C. 衡量模型覆盖的用户比例
D. 衡量模型覆盖的物品比例
15. LightFM-model参数调优
a. 调整alpha、beta、gamma的值以优化模型性能
B. 仅通过观察模型训练误差来调整参数
C. 结合模型训练误差和覆盖率来调整参数
D. 仅通过观察模型评估误差来调整参数
16. LightFM-model在实际应用中的表现
a. 与传统的协同过滤模型相比，具有更好的覆盖率和准确性 b. 与基于内容的推荐模型相比，具有更好的可扩展性和鲁棒性 c. 与混合推荐模型相比，具有更简单的参数设置和更高的训练效率 d. 与传统的基于深度学习的推荐模型相比，具有更低的计算复杂度和更高的泛化能力
17. 数据集描述
A. 包含用户-物品 interactions数据和物品特征数据 B. 包含用户历史行为数据和物品特征数据 C. 包含用户历史行为数据、物品特征数据和用户特征数据 D. 包含用户历史行为数据、物品特征数据和物品推荐数据
18. 实验设置
A. 使用协同过滤模型进行 baseline 实验 B. 采用交叉验证的方式评估模型性能 C. 使用基于内容的推荐模型作为对比模型 D. 同时使用多个推荐模型进行比较
19. 实验结果分析
a. 准确率、召回率、F1值等指标的分析
B. 绘制准确率随参数调整的变化趋势图
C. 对比不同推荐模型在各项指标上的表现
D. 分析模型在稀疏数据上的表现
20. 与其他推荐模型的对比
a. 比较LightFM-model与传统的协同过滤模型
B. 比较LightFM-model与基于内容的推荐模型
C. 比较LightFM-model与混合推荐模型
21. 参数调整对性能的影响
a. 调整alpha、beta、gamma的值对模型性能的影响
B. 调整 regularization 的值对模型性能的影响
C. 调整 LSH 和 FM 的参数对模型性能的影响
22. 模型在不同场景中的应用
a. 在用户冷启动场景下的应用
B. 在物品冷启动场景下的应用
C. 在多用户场景下的应用
二、问答题
1. 什么是协同过滤推荐？
2. 基于内容的推荐有什么特点？
3. 什么是混合推荐模型？
4. LightFM-model的主要组成部分是什么？
5. LightFM-model中alpha、beta、gamma、regularization分别代表什么？
6. 你在实验中使用了哪个数据集？
7. 你在实验中采用了什么样的评价指标？
参考答案
选择题：
1. D 2. D 3. A 4. A 5. A 6. C 7. A 8. B 9. A 10. A
11. ABC 12. ABD 13. ABD 14. A 15. ACD 16. ACD 17. A 18. BCD 19. BCD 20. ABC
21. ABC 22. AB
问答题：
1. 什么是协同过滤推荐？
协同过滤推荐是一种传统的推荐方法，它通过分析用户的行为和喜好来发现相似的用户，然后推荐这些相似用户喜欢的商品或内容。
思路
：协同过滤推荐是基于用户历史行为数据的，目的是找到和当前用户相似的其他用户，然后根据这些相似用户的喜好进行推荐。
2. 基于内容的推荐有什么特点？
基于内容的推荐是通过分析商品本身的特征来推荐类似的商品，它可以解决协同过滤推荐可能出现的冷启动问题。
思路
：基于内容的推荐主要依赖于Item-based或者User-based的方法，它的优点是可以解决协同过滤推荐可能出现的冷启动问题，但是可能会受到商品描述词的局限性。
3. 什么是混合推荐模型？
混合推荐模型是将多种推荐算法结合在一起的一种推荐方法，它综合了协同过滤推荐和基于内容的推荐的优势。
思路
：混合推荐模型通过结合多种推荐算法，可以同时利用用户历史行为数据和商品特征信息来进行推荐，从而提高推荐的准确性。
4. LightFM-model的主要组成部分是什么？
LightFM-model主要由局部敏感哈希(LSH)、因子分解机(FM)和排序算法组成。
思路
：LightFM-model通过结合LSH、FM和排序算法，实现了高效的推荐效果。
5. LightFM-model中alpha、beta、gamma、regularization分别代表什么？
alpha、beta、gamma是LightFM-model中的三个参数，它们分别代表了正则化项、交叉熵项、因子分解机的权重系数。
思路
：正则化项用来控制模型复杂度，交叉熵项用来优化模型，因子分解机的权重系数决定了模型对不同因素的重要性。
6. 你在实验中使用了哪个数据集？
我在实验中使用了Netflix电影评分数据集。
思路
：Netflix数据集是一个典型的电影评分数据集，其中包含了电影的标题、演员、导演等信息以及用户的评分。
7. 你在实验中采用了什么样的评价指标？
我在实验中采用了准确率、召回率和F1值作为评价指标。
思路
：准确率是指正确推荐的系统的比例，召回率是指系统中所有实际为正面评价的系统中被正确推荐的 proportion，F1值是精确率和召回率的调和平均数。
