商家们可以对大众的网络行为及属性进行分析，进而找出用户与用户、用户与商品之间的相似性关系，最后根据相似性对用户进行（ ），并预测用户的购买行为、同时推荐商品。
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举一反三
内容
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中国大学MOOC: 基于用户的协同过滤推荐方法是根据用户相似性进行推荐。
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基于用户的协同过滤推荐方法是根据用户相似性进行推荐。 A: 正确 B: 错误
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协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的（ ）用户，综合这些用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度（ ），并将这些用户喜欢的项推荐给有相似兴趣的用户。 A: 相似；推荐 B: 相同；推荐 C: 相似；预测 D: 相同；预测
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个性化营销的行为学理论基础是（）。 A: A网络用户的浏览行为基本一致 B: B网络用户的兴趣爱好差别较小 C: C具有相似浏览行为的用户兴趣爱好相似 D: D具有相似兴趣爱好的用户浏览行为相似
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智能推荐系统有哪些特点? 根据用户的喜好进行相关推荐|根据浏览时间判断商品对用户的吸引力|根据用户的购买记录记忆用户的偏好|推荐用户消费过的相关产品