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2025年互联网营销师AI与机器学习在用户留存预测与个性化服务中的应用专题试卷及解析1

2025年互联网营销师AI与机器学习在用户留存预测与个

性化服务中的应用专题试卷及解析

2025年互联网营销师AI与机器学习在用户留存预测与个性化服务中的应用专题

试卷及解析

第一部分：单项选择题（共10题，每题2分）

1、在用户留存预测中，以下哪种机器学习算法最适合处理高维稀疏特征数据？

A、逻辑回归

B、决策树

C、因子分解机（FM）

D、K近邻算法

【答案】C

【解析】正确答案是C。因子分解机（FM）擅长处理高维稀疏数据，能自动学习特

征间的交互关系，特别适合用户行为特征场景。A选项逻辑回归对特征交互捕捉能力

弱；B选项决策树容易过拟合且对稀疏数据处理不佳；D选项K近邻算法计算复杂度

高，不适合高维场景。知识点：FM算法的核心优势在于特征交叉建模。易错点：容易

误选逻辑回归，因为它简单常用，但忽略了高维稀疏数据的特殊性。

2、个性化推荐系统中，用于解决冷启动问题的最有效方法是？

A、协同过滤

B、基于内容的推荐

C、矩阵分解

D、深度学习模型

【答案】B

【解析】正确答案是B。基于内容的推荐不依赖用户历史行为，通过物品特征匹配

解决新用户/新物品的冷启动问题。A选项协同过滤需要足够的历史数据；C选项矩阵

分解同样依赖用户物品交互矩阵；D选项深度学习模型虽然强大，但训练仍需一定数据

基础。知识点：冷启动分为用户冷启动和物品冷启动。易错点：容易混淆协同过滤和内

容推荐的适用场景。

3、在用户留存分析中，以下哪个指标最能反映用户粘性？

A、日活跃用户数（DAU）

B、留存率

C、会话时长

D、跳出率

【答案】B

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【解析】正确答案是B。留存率直接衡量用户持续使用产品的意愿，是粘性的核心

指标。A选项DAU反映规模但非粘性；C选项会话时长是辅助指标；D选项跳出率反

映单次访问质量。知识点：留存率通常按次日、7日、30日计算。易错点：容易将活跃

度指标与粘性指标混淆。

4、以下哪种特征工程方法对提升用户流失预测模型效果最显著？

A、标准化处理

B、时间窗口特征提取

C、缺失值填充

D、特征降维

【答案】B

【解析】正确答案是B。时间窗口特征（如最近7天登录次数）能捕捉用户行为变

化趋势，对流失预测至关重要。A选项标准化是基础预处理；C选项缺失值填充是必要

步骤；D选项特征降维可能损失重要信息。知识点：行为序列特征是用户分析的关键。

易错点：容易忽视时间维度特征的重要性。

5、在A/B测试中，评估个性化推荐算法效果的主要指标是？

A、点击率（CTR）

B、转化率（CVR）

C、人均推荐商品数

D、推荐覆盖率

【答案】A

【解析】正确答案是A。点击率直接反映推荐的相关性，是评估推荐质量的直接指

标。B选项转化率受更多因素影响；C选项推荐数量与质量无关；D选项覆盖率反映多

样性而非效果。知识点：推荐系统评估需结合离线指标和在线指标。易错点：容易混淆

效果指标和多样性指标。

6、以下哪种深度学习模型最适合处理用户行为序列数据？

A、CNN

B、RNN

C、GAN

D、Autoencoder

【答案】B

【解析】正确答案是B。RNN及其变体（如LSTM）能捕捉序列数据的时序依赖，

适合用户行为序列建模。A选项CNN擅长空间特征；C选项GAN用于生成模型；D

选项Autoencoder用于特征学习。知识点：序列建模是用户行为分析的核心技术。易错

点：容易混淆不同深度学习模型的适用场景。

7、在用户分群中，以下哪种聚类算法能自动确定簇的数量？

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A、Kmeans

B、DBSCAN

C、层次聚类

D、高斯混合模型

【答案】B

【解析】正确答案是B。DBSCAN基于密度聚类，能自动发现任意形状的簇并确