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2025年超星尔雅学习通《计算广告算法与电商推荐系统》章节测试题库及答案解析

单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________

一、选择题

1.计算广告算法中，用于衡量广告与用户兴趣匹配程度的指标是（）

A.点击率

B.展示次数

C.曝光量

D.相似度

答案：D

解析：相似度是衡量广告与用户兴趣匹配程度的重要指标，它反映了广告内容与用户兴趣的契合度。点击率、展示次数和曝光量虽然也是重要的广告效果指标，但它们更多地反映了广告的传播效果和用户对广告的响应程度，而不是广告与用户兴趣的匹配程度。

2.电商推荐系统中，协同过滤算法的主要优点是（）

A.计算效率高

B.能够处理冷启动问题

C.适用于小规模数据

D.具有较强的解释性

答案：A

解析：协同过滤算法的主要优点是计算效率高，它通过利用用户的历史行为数据，构建用户-物品交互矩阵，并基于该矩阵进行相似度计算和推荐。相比于其他推荐算法，协同过滤算法的计算复杂度较低，适用于大规模数据。虽然协同过滤算法能够处理冷启动问题，但其主要优点还是计算效率高。

3.在计算广告中，用于评估广告效果的关键指标是（）

A.广告点击率

B.广告展示次数

C.广告转化率

D.广告曝光量

答案：C

解析：广告转化率是评估广告效果的关键指标，它反映了用户在看到广告后实际采取行动的比例。广告点击率和广告展示次数虽然也是重要的广告效果指标，但它们更多地反映了广告的传播效果和用户对广告的响应程度，而不是广告的实际效果。广告曝光量只是广告被用户看到的机会，并不能直接反映广告的效果。

4.电商推荐系统中，基于内容的推荐算法主要依赖于（）

A.用户行为数据

B.物品属性数据

C.用户反馈数据

D.社交网络数据

答案：B

解析：基于内容的推荐算法主要依赖于物品属性数据，它通过分析物品的特征和属性，为用户推荐与其兴趣相似的物品。用户行为数据、用户反馈数据和社交网络数据虽然也是推荐系统中的重要数据，但它们更多地用于其他类型的推荐算法，如协同过滤算法和基于知识的推荐算法。

5.计算广告算法中，用于优化广告投放效果的方法是（）

A.精准定向

B.广告排序

C.创意优化

D.预估点击率

答案：B

解析：广告排序是优化广告投放效果的重要方法，它通过根据广告的相关性和用户的兴趣，对广告进行排序，从而提高广告的点击率和转化率。精准定向、创意优化和预估点击率虽然也是优化广告投放效果的重要手段，但它们更多地关注于广告的投放策略和广告内容的设计，而不是广告的投放顺序。

6.电商推荐系统中，用于解决推荐结果多样性的方法是（）

A.个性化推荐

B.内容过滤

C.混合推荐

D.推荐多样性

答案：C

解析：混合推荐是解决推荐结果多样性的有效方法，它通过结合多种推荐算法，如协同过滤算法和基于内容的推荐算法，生成更加多样化和个性化的推荐结果。个性化推荐、内容过滤和推荐多样性虽然也是推荐系统中的重要概念，但它们更多地关注于推荐结果的个性化和多样性，而不是解决推荐结果多样性的方法。

7.在计算广告中，用于提高广告投放效率的技术是（）

A.精准定向

B.实时竞价

C.创意优化

D.广告排序

答案：B

解析：实时竞价是提高广告投放效率的重要技术，它通过实时竞价的方式，为广告主提供更加灵活和高效的广告投放策略。精准定向、创意优化和广告排序虽然也是提高广告投放效率的重要手段，但它们更多地关注于广告的投放策略和广告内容的设计，而不是广告的投放效率。

8.电商推荐系统中，用于衡量推荐系统效果的指标是（）

A.点击率

B.转化率

C.准确率

D.召回率

答案：C

解析：准确率是衡量推荐系统效果的重要指标，它反映了推荐结果与用户兴趣的匹配程度。点击率、转化率和召回率虽然也是推荐系统中的重要指标，但它们更多地关注于推荐结果的传播效果和用户对推荐结果的响应程度，而不是推荐结果的准确性。

9.计算广告算法中，用于处理数据稀疏性的方法是（）

A.数据填充

B.相似度计算

C.降维处理

D.特征选择

答案：A

解析：数据填充是处理数据稀疏性的有效方法，它通过填充缺失值或生成虚拟数据，增加数据量，提高推荐算法的准确性。相似度计算、降维处理和特征选择虽然也是推荐系统中的重要技术，但它们更多地关注于推荐结果的生成和优化，而不是处理数据稀疏性的方法。

10.电商推荐系统中，用于提高推荐结果相关性的方法是（）

A.个性化推荐

B.内容过滤

C.协同过滤

D.推荐多样性

答案：A

解析：个性化推荐是提高推荐结果相关性的有效方法，它通过分析用户的兴趣和行为，为用户推荐与其兴趣相关的物品。内容过滤、协同过滤和推荐多样性虽然也是提高推荐结果相关性的重要手段，