MOOC 推荐系统(北京大学)1464038187 最新慕课完整章节测试答案
1. 推荐系统简介
测验1
1、单选题：
推荐系统主要用于解决________问题.
选项：
A: 信息安全
B: 信息超载
C: 信息不足
D: 信息冗余
答案: 【 信息超载】
2、单选题：
长尾物品的特点为_______.
选项：
A: 需求量大，数量多
B: 需求量小，数量多
C: 需求量大，数量少
D: 需求量小，数量少
答案: 【 需求量小，数量多】
3、单选题：
最早公开使用协同过滤系统来解决信息过载问题的公司是______。
选项：
A: 谷歌
B: 雅虎
C: 施乐
D: 微软
答案: 【 施乐】
4、单选题：
___公司举办的推荐系统大奖赛对推荐系统的发展起到了极大的促进作用
选项：
A: 日本电气
B: 网易
C: 网飞
D: 亚马逊
答案: 【 网飞】
5、单选题：
推荐系统关于用户U，物品I，相关度R之间的关系可用映射_____表示
选项：
A: f:UxI→R
B: f:UxR→I
C: f:IxR→U
D: f:UxI→I
答案: 【 f:UxI→R】
6、单选题：
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
选项：
A: 混合推荐
B: 协同过滤
C: 基于内容
D: 基于知识
答案: 【 协同过滤】
7、单选题：
新闻推荐于电商推荐相比，其特点在于_____.
选项：
A: 新闻项目数量更多
B: 用户群体更多样化
C: 项目的时效性更高
D: 项目的生命周期更长
答案: 【 项目的时效性更高】
8、单选题：
按照应用问题，推荐系统可大致分为_____和_____两类.
选项：
A: 基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐
B: 机器学习、深度学习
C: 评分预测、top-N推荐
D: 单一推荐、混合推荐
答案: 【 评分预测、top-N推荐】
9、多选题：
推荐系统能够让_______受益.
选项：
A: 平台
B: 用户
C: 供应商
D: 行业
答案: 【 平台;
用户;
供应商;
行业】
10、多选题：
用户画像主要包含哪几部分特征？
选项：
A: 用户兴趣偏好
B: 用户行为
C: 消费特征
D: 人口统计学属性
答案: 【 用户兴趣偏好;
用户行为;
消费特征;
人口统计学属性】
11、多选题：
推荐系统的常见应用场景有____.
选项：
A: 电商
B: 新闻
C: 音乐
D: 电影
答案: 【 电商;
新闻;
音乐;
电影】
2. 基于邻域的协同过滤
测验2
1、单选题：
协同过滤算法分类正确的是（）
选项：
A: 基于评分预测的协同过滤和基于邻域（记忆）的协同过滤
B: 基于偏好的协同过滤和基于可解释性的协同过滤
C: 基于邻域（记忆）的协同过滤和基于模型的协同过滤
D: 基于用户的协同过滤和基于邻域的协同过滤
答案: 【 基于邻域（记忆）的协同过滤和基于模型的协同过滤】
2、单选题：
以下属于显式反馈行为的是（）
选项：
A: 收藏
B: 点击
C: 评分
D: 浏览
答案: 【 评分】
3、单选题：
基于邻域的协同过滤算法的关键是（）
选项：
A: 收集数据
B: 训练模型
C: 计算相似度
D: 根据邻域信息计算推荐结果
答案: 【 计算相似度】
4、单选题：
基于二部图的协同过滤能够缓解传统的基于邻域的推荐算法存在的数据稀疏问题和（）
选项：
A: 冷启动
B: 推荐范围受限
C: 可解释性差
D: 长尾效应
答案: 【 推荐范围受限】
5、多选题：
基于邻域的协同过滤的一般步骤包括（）
选项：
A: 寻找邻域
B: 收集数据
C: 训练模型
D: 计算推荐结果
答案: 【 寻找邻域;
收集数据;
计算推荐结果】
6、多选题：
以下属于协同过滤算法假设的是（）
选项：
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