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2025年超星尔雅学习通《社交网络中的用户行为分析与推荐算法研究》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.社交网络中的用户行为分析主要研究的是（）

A.用户如何使用网络设备

B.用户在网络中的行为模式及其影响因素

C.网络的物理结构

D.网络的安全问题

答案：B

解析：社交网络中的用户行为分析关注的是用户在网络环境中的活动规律、互动方式以及这些行为背后的动机和影响因素，旨在理解用户如何与社交网络互动。选项A、C、D虽然与网络相关，但并非用户行为分析的核心内容。

2.推荐算法在社交网络中的主要目的是（）

A.提高社交网络的运行速度

B.增加社交网络的用户数量

C.为用户提供个性化的内容推荐

D.降低社交网络的运营成本

答案：C

解析：推荐算法的核心目标是为社交网络用户提供符合其兴趣和需求的内容，从而提升用户体验和满意度。选项A、B、D虽然可能是社交网络的总体目标，但并非推荐算法的直接目的。

3.社交网络中用户行为的分析通常不包括（）

A.用户发布的消息频率

B.用户关注的人的数量

C.网络的带宽使用情况

D.用户之间的互动模式

答案：C

解析：用户行为的分析主要关注用户在网络中的活动，如发布消息的频率、关注的对象数量以及用户之间的互动模式等。而网络的带宽使用情况属于网络基础设施的范畴，与用户行为分析无直接关系。

4.推荐算法中，协同过滤方法主要利用的是（）

A.用户的历史行为数据

B.物品之间的相似性

C.用户的个人特征

D.网络的拓扑结构

答案：A

解析：协同过滤方法的核心是基于用户的历史行为数据，通过分析用户对物品的评分、购买或点击等行为来预测用户对未交互物品的偏好。选项B、C、D虽然可能在其他推荐算法中有应用，但并非协同过滤方法的主要依据。

5.社交网络中，用户之间形成关系的主要基础是（）

A.地理位置相近

B.兴趣爱好相同

C.工作单位相同

D.家庭关系

答案：B

解析：社交网络中用户关系的形成往往基于共同的兴趣爱好、价值观或其他社交属性。虽然地理位置、工作单位和家庭关系也可能影响用户关系的建立，但兴趣爱好通常是最主要的因素。

6.推荐算法中，基于内容的推荐方法主要依赖的是（）

A.用户之间的相似性

B.物品之间的相似性

C.网络的拓扑结构

D.用户的个人特征

答案：B

解析：基于内容的推荐方法通过分析物品的内容特征（如文本、图像等）来找到与用户历史偏好相似的物品进行推荐。因此，物品之间的相似性是基于内容的推荐方法的主要依据。选项A、C、D虽然可能在其他推荐算法中有应用，但并非基于内容的推荐方法的主要依据。

7.社交网络中的用户行为分析对于（）

A.提高广告效果有重要意义

B.增加网络带宽有直接帮助

C.降低网络运营成本有显著作用

D.提升网络安全性有重要作用

答案：A

解析：用户行为分析可以帮助社交网络了解用户的兴趣和需求，从而提供更精准的广告投放和服务，提高广告效果。选项B、C、D虽然可能是社交网络的总体目标，但并非用户行为分析的直接作用。

8.推荐算法中，矩阵分解方法主要用于解决（）

A.用户评价稀疏性问题

B.物品相似性问题

C.用户特征提取问题

D.网络拓扑优化问题

答案：A

解析：矩阵分解方法通过将用户-物品评分矩阵分解为用户矩阵和物品矩阵的乘积，可以有效处理用户评价稀疏性问题，提高推荐的准确性和效率。选项B、C、D虽然可能在其他推荐算法中有应用，但并非矩阵分解方法的主要应用场景。

9.社交网络中，用户行为的动态性表现为（）

A.用户兴趣随时间变化

B.用户关系随时间变化

C.用户行为模式随时间变化

D.以上都是

答案：D

解析：社交网络中用户行为的动态性体现在用户兴趣、关系和行为模式都随时间变化。用户兴趣可能随着新信息的接触而变化，用户关系可能随着社交活动的进行而变化，用户行为模式也可能受到多种因素的影响而变化。因此，选项D是正确的。

10.推荐算法的评价指标通常包括（）

A.准确率

B.召回率

C.F1值

D.以上都是

答案：D

解析：推荐算法的评价指标通常包括准确率、召回率和F1值等。准确率衡量推荐结果中正确推荐的物品比例，召回率衡量推荐结果中覆盖了用户真正感兴趣的物品的比例，F1值是准确率和召回率的调和平均数，综合反映了推荐算法的性能。因此，选项D是正确的。

11.社交网络分析中，度中心性主要用于衡量节点的（）

A.信息传播能力

B.与其他节点的连接紧密程度

C.节点的重要性

D.节点的隔离程度

答案：B

解析：度中心性是通过节点连接的数量来衡量节点在社交网络中的中心地位，即节点与其他节点的连