以下推荐方法中，哪一个是协同过滤推荐？
A: 是一种人工推荐，由资深的专业人士来进行物品的筛选和推荐
B: 采用最近邻技术，利用与目标用户相似的用户已有的商品评价信息，来预测目标用户对特定商品的喜好程度
C: 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: 通过发掘用户的行为记录，找到用户的个性化需求，发现用户潜在的消费倾向，将长尾商品准确地推荐给需要的用户
A: 是一种人工推荐，由资深的专业人士来进行物品的筛选和推荐
B: 采用最近邻技术，利用与目标用户相似的用户已有的商品评价信息，来预测目标用户对特定商品的喜好程度
C: 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: 通过发掘用户的行为记录，找到用户的个性化需求，发现用户潜在的消费倾向，将长尾商品准确地推荐给需要的用户
B
举一反三
- 基于内容的推荐采用最近邻技术，利用用户的历史信息计算用户之间的距离，然后利用目标用户的最近邻用户对商品的评价信息来预测用户对特定商品的喜好程度，最后根据这一喜好程度对目标用户进行推荐。
- 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
- 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
- 所谓基于内容的推荐算法是基于商品相关信息、用户相关信息及用户对商品的__________来构建推荐算法模型，为用户提供推荐服务。
- （）方法找出与用户偏好相似的用户邻居集合，把邻居集的偏好商品集作为推荐的候选。 A: 基于内容的推荐 B: 基于协同过滤的推荐 C: 组合推荐 D: 基于位置感知的推荐
内容
- 0
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()
- 1
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
- 2
（）方法找出与用户偏好相似的用户邻居集合，把邻居集的偏好商品集作为推荐的候选。 A: A基于内容的推荐 B: B基于协同过滤的推荐 C: C组合推荐 D: D基于位置感知的推荐
- 3
以下哪一项不属于推荐系统的特征？ A: 推荐系统只能通过统计信息一种方法进行推荐 B: 自动联系用户和物品的一种工具 C: 通过研究用户的兴趣偏好进行个性化计算 D: 发现用户兴趣点，帮助其从海量信息中发掘自己潜在的需求
- 4
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