以下哪种推荐技术更多地利用到机器学习技术.（）
A: 基于用户的协同过滤推荐技术
B: 基于内容个性化的推荐技术
C: 基于产品分类的推荐技术
D: 基于产品的协同过滤推荐技术
A: 基于用户的协同过滤推荐技术
B: 基于内容个性化的推荐技术
C: 基于产品分类的推荐技术
D: 基于产品的协同过滤推荐技术
举一反三
- 亚马逊网站浏览某一产品时会有“购买此商品的顾客也同时购买”推荐商品的一栏，所使用的个性化推荐技术是（）。 A: 基于消费者的协同过滤 B: 基于产品的协同过滤 C: 基于产品内容的过滤 D: 基于用户社交网络的过滤
- 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
- （）方法是把多种推荐技术组合起来弥补各自的缺点，从而可以获得更好的推荐效果。 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
- 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分为基于用户的推荐、基于项目的推荐和基于模型的推荐。（ ）