根据推荐物品或内容的原数据,发现物品或者内容的相关性,然后根据用户以往的喜好,推荐给用户相似的物品,这种智能推荐方法属于( )。
A: 基于内容推荐
B: 基于协同过滤推荐
C: 混合推荐
D: 以上都不是
A: 基于内容推荐
B: 基于协同过滤推荐
C: 混合推荐
D: 以上都不是
A
举一反三
- 根据推荐物品或内容的原数据，发现物品或者内容的相关性，然后根据用户以往的喜好，推荐给用户相似的物品，这种智能推荐方法属于以下哪种()
- 推荐系统的推荐方法包括： A: 专家推荐（人工推荐） B: 基于统计推荐（热门推荐）、基于内容推荐 C: 协同过滤推荐（基于用户、基于物品、基于模型） D: 混合推荐
- 推荐系统根据用户A的相似用户的购买历史为A生成了推荐结果，这属于_______推荐. A: 混合推荐 B: 协同过滤 C: 基于内容 D: 基于知识
- 基于协同过滤的推荐包括： A: 基于用户的推荐 B: 混合推荐 C: 基于内容的推荐 D: 二次推荐
- 目前发展比较成熟的智能推荐系统包括( )。 A: 基于内容推荐 B: 基于协同过滤推荐 C: 混合推荐 D: 以上都不是
内容
- 0
基于项目推荐和基于内容推荐基本相似,都是根据物品相似度预测推荐,只是相似度计算的方法不一样。( )
- 1
推荐方法包括专家推荐、基于统计的推荐、基于内容的推荐、协同过滤推荐、混合推荐、算法推荐。
- 2
根据推荐算法的不同，推荐方法包括：（）、基于统计的推荐、基于内容的推荐、协同过滤推荐、（）。
- 3
推荐系统的本质是建立用户与物品的联系，根据推荐算法的不同，推荐方法包括以下哪几类？ A: 专家推荐：人工推荐，由资深的专业人士来进行物品的筛选和推荐，需要较多的人力成本 B: 基于统计的推荐：基于统计信息的推荐（如热门推荐），易于实现，但对用户个性化偏好的描述能力较弱 C: 基于内容的推荐：通过机器学习的方法去描述内容的特征，并基于内容的特征来发现与之相似的内容 D: 混合推荐：结合多种推荐算法来提升推荐效果
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将与该用户最相似的用户喜欢的标的物推荐给该用户。这就是（ ）的核心思想。 A: 基于内容的推荐 B: 基于统计的推荐 C: 基于用户的协同过滤 D: 专家推荐