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2025年互联网营销师人工智能（AI）赋能O2O个性化推荐与智能客服专题试卷及解析1

2025年互联网营销师人工智能（AI）赋能O2O个性化推

荐与智能客服专题试卷及解析

2025年互联网营销师人工智能（AI）赋能O2O个性化推荐与智能客服专题试卷及

解析

第一部分：单项选择题（共10题，每题2分）

1、在O2O（线上到线下）场景中，AI个性化推荐系统最核心的数据基础是？

A、企业内部的财务报表数据

B、用户的线上行为数据与线下消费数据的融合

C、竞争对手的市场营销活动数据

D、供应商的库存与物流数据

【答案】B

【解析】正确答案是B。O2O的核心在于连接线上用户与线下服务。AI个性化推荐

的目标是为用户精准匹配其可能感兴趣的线下服务或商品。因此，系统必须同时理解用

户的线上偏好（如浏览、有哪些信誉好的足球投注网站、点击）和线下行为（如到店、消费、地理位置），二者的

融合数据是实现精准推荐的基石。A选项财务数据主要用于企业经营分析，与个体用户

推荐无关；C选项竞品数据可用于宏观策略制定，但不直接构成个体推荐的数据源；D

选项供应链数据影响的是商品供给能力，而非对特定用户的推荐。知识点：O2O数据

融合、推荐系统数据源。易错点：容易将推荐系统的数据基础与企业的其他业务数据混

淆，忽略了“个性化”所依赖的用户个体数据的重要性。

2、某本地生活服务平台通过AI模型预测用户未来一周内可能到店的餐厅类型，这

主要应用了人工智能中的哪项技术？

A、计算机视觉

B、自然语言处理

C、预测分析

D、机器人流程自动化

【答案】C

【解析】正确答案是C。预测分析（PredictiveAnalytics）是利用数据、统计算法和

机器学习技术，根据历史数据来识别未来结果的可能性。题目中“预测用户未来一周内

可能到店的餐厅类型”正是预测分析的典型应用场景。A选项计算机视觉主要用于处理

图像和视频，如菜品识别；B选项自然语言处理主要用于理解和生成文本，如智能客服

对话；D选项机器人流程自动化是用于自动化重复性的人工任务，与预测未来行为无

关。知识点：AI技术应用领域、预测分析。易错点：容易将AI的各种技术分支与其具

体应用场景对应错误，特别是当场景描述中包含“预测”等关键词时，需准确识别其技术

归属。

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3、在智能客服系统中，用于理解用户口语化、非标准化提问，并从中提取关键意

图的AI技术主要是？

A、语音识别（ASR）

B、自然语言理解（NLU）

C、文本转语音（TTS）

D、知识图谱

【答案】B

【解析】正确答案是B。自然语言理解（NLU）是自然语言处理（NLP）的核心分

支，专注于让机器理解人类语言的含义，包括意图识别、实体抽取等。智能客服需要通

过NLU来分析“我附近有啥好吃的？”这类口语化问题，识别出用户的意图是“有哪些信誉好的足球投注网站餐厅”

并提取出“附近”这个关键信息。A选项语音识别（ASR）仅负责将语音转为文字，不涉

及理解；C选项文本转语音（TTS）是将文字转为语音，是输出环节；D选项知识图谱

是结构化的知识库，可以作为NLU进行意图匹配和答案生成的数据源，但不是直接理

解用户提问的技术。知识点：智能客服核心技术、NLP技术栈。易错点：容易混淆NLP

的各个子功能，特别是ASR、NLU和TTS在智能客服对话流程中的不同作用。

4、在为O2O平台设计个性化推荐策略时，为了解决“新用户冷启动”问题，最有效

的方法是？

A、仅依赖用户的注册信息进行推荐

B、向新用户展示平台当前最热门的商品或服务

C、等待新用户产生足够多的行为数据后再进行推荐

D、随机推荐平台上的商品或服务

【答案】B

【解析】正确答案是B。“新用户冷启动”指新用户缺乏历史行为数据，导致难以进行

个性化推荐。在这种情况下，展示全局热门（或基于流行度）的内容是一种有效且常见

的策略，因为它基于群体的选择，具有较高的普适性和接受度，能够快速引导新用户进

行互动。A选项仅依赖注册信息（如性别、年龄）信息维度单一，推荐效果有限；C选

项等待用户产生数据会错失初期的推荐机会，影响用户体验；D选项随机推荐效果最

差，无法满足用户任何潜在需求。知识点：推荐系统