• 2022-07-24
    所谓( )就是新用户没有太多的行为,我们无法为他计算个性化推荐。这时可行的推荐策略是为这类用户推荐热门物品、通过人工编排筛选出的物品。或者用户只有很少的行为,协同过滤效果也不好,这时可以采用基于内容的推荐算法补充。
    A: 稀疏性问题
    B: 物品冷启动
    C: 用户冷启动问题
    D: 系统冷启动
  • C

    内容

    • 0

      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

    • 1

      协同过滤,包括协同和过滤两个操作。对于推荐系统来说,通过用户的持续协同作用,最终给用户的推荐会越来越准。而过滤,就是从可行的决策(推荐)方案(物品)中将用户喜欢的方案(物品)找(过滤)出来。( )

    • 2

      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

    • 3

      ‍根据用户的历史行为推荐相似物品比如电影网、音乐网,更注重个性,通常采用基于( )的协同过滤(ItemCF算法)。‎

    • 4

      ( )是自动联系用户和物品的一种工具,和搜索引擎相比,其通过研究用户的兴趣偏好,进行个性化计算。 A: 用户历史记录 B: 推荐系统 C: 个性化推荐 D: 推荐算法