基于用户推荐机制是建立在这一基本假设基础上的。
A: 用户具有相同或相似的偏好
B: 被推荐的物品具有相似的属性
C: 喜欢类似物品的用户可能具有相同或相似的偏好
D: 用户的教育程度或生活方式相近
A: 用户具有相同或相似的偏好
B: 被推荐的物品具有相似的属性
C: 喜欢类似物品的用户可能具有相同或相似的偏好
D: 用户的教育程度或生活方式相近
举一反三
- 以下属于协同过滤算法假设的是（） A: 过去兴趣相似的用户在未来的兴趣也相似 B: 基本属性相似的用户在未来的兴趣相似 C: 相似的用户会产生相似的历史行为数据 D: 用户会喜欢相似用户有过正反馈的项目
- 中国大学MOOC: 基于内容的推荐算法的基本原理就是根据用户的（ ），获得用户的兴趣偏好，为用户推荐跟他的兴趣偏好相似的商品。
- 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
- 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
- 中国大学MOOC:"基于用户推荐机制是建立在 这一基本假设基础上的。";