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
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
C
举一反三
- 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
- 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
- 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分为基于用户的推荐、基于项目的推荐和基于模型的推荐。（ ）
- 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
内容
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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。
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（ ）算法思路是通过群体的行为来找到某种相似性(用户之间的相似性或者标的物之间的相似性)，通过该相似性来为用户做决策和推荐。 A: 专家推荐 B: 协同过滤推荐 C: 基于内容的推荐 D: 基于统计的推荐
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（）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
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（）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
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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。