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推荐系统_北京大学中国大学mooc章节课后测试答案期末考试题库2024年
以下哪些是基于排序的评价指标()
答案:MAP_nDCG
针对评分预测模型的常用评价指标包含()
答案:平均平方误差(均方误差)_平均绝对误差_均方根误差_标准平均绝对误差
从商家或者平台的角度,一个优秀的推荐系统应该()
答案:增加“用户点击率”_增加“平台活跃度”_提升利润和收益_增加“用户转化率”
下面关于基于双层图模型进行混合推荐的说法,正确的是()
答案:用户层中的边代表的是用户之间的相似度_项目层中的边代表的是项目之间的相似度_将推荐问题转化为一个图有哪些信誉好的足球投注网站的问题
串行式混合方法包括()
答案:级联学习_级联过滤
下面哪些方法可用来确定加权式混合的权值()
答案:通过学习的方式来确定权值_根据基推荐模型在验证集上的性能来确定权值_根据用户偏好,设定个性化的权值_采用无监督组合的方式来确定权值
以下关于基于实例的推荐的描述,正确的有()
答案:本质上是使用相似度度量对候选项目进行检索和排序_针对具体应用中的属性,采用的相似度度量方法,需要根据领域知识来决定_根据项目属性值计算项目之间的相似度_目标是寻找和这个实例值完全一样或相近的项目子集
以下关于基于效用的推荐的描述,正确的有()
答案:每个项目都将根据预定义的维度集进行评估_基本思想是利用多属性效用理论,基于预先定义的用户效用函数评估候选项目的效用值,并据此做出推荐_基于效用的推荐可以看作是将绝对的约束(是否满足)转换成定量的效用(满意度)
以下关于显示语义分析(ExplicitSemanticAnalysis,ESA)算法的描述正确的有()
答案:ESA主要包括两个部分,基于网络知识建立语义解释器和利用语义解释器计算文本相似度_ESA算法是一种基于网络知识直接计算文本之间相似度的方法_本质上也是一种基于向量空间模型的文本相似度计算方法
对词袋模型常用改进方法有()
答案:词干还原_使用词组_去停用词_特征选择
以下关于TF-IDF模型,正确的有()
答案:假设词的重要性和它所在文档的长度成反比_假设词的重要性随着它在语料库中出现的频率成反比下降_逆文档频率的基本思想是如果一个词在语料库中出现的频率越高,则该词越普遍,对应的重要性(区分度)越低_假设词的重要性随着它在文档中出现的次数成正比
以下关于词袋模型(BagofWords)正确的有()
答案:词袋模型常应用于文本分类,如垃圾邮件过滤_词袋模型将文本看作若干词构成的一个集合,且每个词独立出现_词袋模型忽略文本中的词序、语法、句法
隐式反馈数据特征的包括()
答案:缺少负反馈_包含较多噪声
关于Apriori算法先验原理正确的是()
答案:若A是频繁项集,则A的每一个子集都是频繁项集._若A是非频繁项集,则A的每一个超集都是非频繁项集.
带权重的网络扩散模型有哪些
答案:基于热传导的模型_基于物质扩散的模型
基于用户的协同过滤的特点有哪些()
答案:思想简单、容易实现_不需要领域知识
基于邻域的协同过滤的一般步骤包括()
答案:计算推荐结果_收集数据_寻找邻域
推荐系统的常见应用场景有____.
答案:新闻_电影_电商_音乐
用户画像主要包含哪几部分特征?
答案:消费特征_用户兴趣偏好_人口统计学属性_用户行为
推荐系统能够让_______受益.
答案:平台_供应商_行业_用户
针对隐式反馈的常用负采样方法有()
答案:用户没有反馈行为时,项目越热门越有可能是负样本_假设每个未观测到反馈的样本都是负样本且影响相同_用户没有反馈行为时,用户购买的项目越多越有可能是负样本
以下属于协同过滤算法假设的是()
答案:用户会喜欢相似用户有过正反馈的项目_相似的用户会产生相似的历史行为数据_过去兴趣相似的用户在未来的兴趣也相似
在进行在线实验之前,一般会进行离线实验和______。
答案:用户调查
覆盖率是指推荐系统推荐系统推荐给所有用户的项目数占______的比率。
答案:总项目数
下面哪些评价指标进行了归一化()
答案:NMAE_NRMSE
以下哪些是基于排序的评价指标()
答案:nDCG_MAP
从商家或者平台的角度,一个优秀的推荐系统应该()
答案:提升利润和收益_增加“用户转化率”_增加“用户点击率”_增加“平台活跃度”
AUC的原始定义为()
答案:ROC曲线下方的面积
在进行数据集划分时,如果无法获取到用户行为时间戳,则可以采用()
答案:随机划分
B测试的关键在于()
答案:用户流量的分配
混合推荐的理论依据是通过模型组合能够降低______错误
答案:不相关
混合推荐的基本思想是通过不同模型的混合,取长补短,以提升系统整体的准确度和______性。
答案:稳定
下面关于基于双层图模型进行混合推荐的说法,正确的是(
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