MOOC 系統(tǒng)-北京大學 中國大學慕課答案

MOOC推薦系統(tǒng)-北京大學中國大學慕課答案測驗11、問題：推薦系統(tǒng)主要用于解決________問題.選項：A、信息安全B、信息超載C、信息不足D、信息冗余正確答案:【信息超載】2、問題：長尾物品的特點為_______.選項：A、需求量大，數(shù)量多B、需求量小，數(shù)量多C、需求量大，數(shù)量少D、需求量小，數(shù)量少正確答案:【需求量小，數(shù)量多】3、問題：最早公開使用協(xié)同過濾系統(tǒng)來解決信息過載問題的公司是______。選項：A、谷歌B、雅虎C、施樂D、微軟正確答案:【施樂】4、問題：___公司舉辦的推薦系統(tǒng)大獎賽對推薦系統(tǒng)的發(fā)展起到了極大的促進作用選項：A、日本電氣B、網(wǎng)易C、網(wǎng)飛D、亞馬遜正確答案:【網(wǎng)飛】5、問題：推薦系統(tǒng)關(guān)于用戶U，物品I，相關(guān)度R之間的關(guān)系可用映射_____表示選項：A、f:UxI→RB、f:UxR→IC、f:IxR→UD、f:UxI→I正確答案:【f:UxI→R】6、問題：推薦系統(tǒng)根據(jù)用戶A的相似用戶的購買歷史為A生成了推薦結(jié)果，這屬于_______推薦選項：A、混合推薦B、協(xié)同過濾C、基于內(nèi)容D、基于知識正確答案:【協(xié)同過濾】7、問題：新聞推薦于電商推薦相比，其特點在于_____.選項：A、新聞項目數(shù)量更多B、用戶群體更多樣化C、項目的時效性更高D、項目的生命周期更長正確答案:【項目的時效性更高】8、問題：按照應用問題，推薦系統(tǒng)可大致分為_____和_____兩類.選項：A、基于內(nèi)容的推薦、基于協(xié)同過濾的推薦B、機器學習、深度學習C、評分預測、top-N推薦D、單一推薦、混合推薦正確答案:【評分預測、top-N推薦】9、問題：推薦系統(tǒng)能夠讓_______受益.選項：A、平臺B、用戶C、供應商D、行業(yè)正確答案:【平臺#用戶#供應商#行業(yè)】10、問題：用戶畫像主要包含哪幾部分特征？選項：A、用戶興趣偏好B、用戶行為C、消費特征D、人口統(tǒng)計學屬性正確答案:【用戶興趣偏好#用戶行為#消費特征#人口統(tǒng)計學屬性】11、問題：推薦系統(tǒng)的常見應用場景有____.選項：A、電商B、新聞C、音樂D、電影正確答案:【電商#新聞#音樂#電影】測驗21、問題：協(xié)同過濾算法分類正確的是（）選項：A、基于評分預測的協(xié)同過濾和基于鄰域（記憶）的協(xié)同過濾B、基于偏好的協(xié)同過濾和基于可解釋性的協(xié)同過濾C、基于鄰域（記憶）的協(xié)同過濾和基于模型的協(xié)同過濾D、基于用戶的協(xié)同過濾和基于鄰域的協(xié)同過濾正確答案:【基于鄰域（記憶）的協(xié)同過濾和基于模型的協(xié)同過濾】2、問題：以下屬于顯式反饋行為的是（）選項：A、收藏B、點擊C、評分D、瀏覽正確答案:【評分】3、問題：基于鄰域的協(xié)同過濾算法的關(guān)鍵是（）選項：A、收集數(shù)據(jù)B、訓練模型C、計算相似度D、根據(jù)鄰域信息計算推薦結(jié)果正確答案:【計算相似度】4、問題：基于二部圖的協(xié)同過濾能夠緩解傳統(tǒng)的基于鄰域的推薦算法存在的數(shù)據(jù)稀疏問題和（）選項：A、冷啟動B、推薦范圍受限C、可解釋性差D、長尾效應正確答案:【推薦范圍受限】5、問題：基于鄰域的協(xié)同過濾的一般步驟包括（）選項：A、尋找鄰域B、收集數(shù)據(jù)C、訓練模型D、計算推薦結(jié)果正確答案:【尋找鄰域#收集數(shù)據(jù)#計算推薦結(jié)果】6、問題：以下屬于協(xié)同過濾算法假設的是（）選項：A、過去興趣相似的用戶在未來的興趣也相似B、基本屬性相似的用戶在未來的興趣相似C、相似的用戶會產(chǎn)生相似的歷史行為數(shù)據(jù)D、用戶會喜歡相似用戶有過正反饋的項目正確答案:【過去興趣相似的用戶在未來的興趣也相似#相似的用戶會產(chǎn)生相似的歷史行為數(shù)據(jù)#用戶會喜歡相似用戶有過正反饋的項目】7、問題：基于用戶的協(xié)同過濾的特點有哪些（）選項：A、思想簡單、容易實現(xiàn)B、不存在數(shù)據(jù)稀疏問題C、不需要領(lǐng)域知識D、個性化程度低正確答案:【思想簡單、容易實現(xiàn)#不需要領(lǐng)域知識】8、問題：帶權(quán)重的網(wǎng)絡擴散模型有哪些選項：A、激活擴散模型B、基于物質(zhì)擴散的模型C、基于熱傳導的模型D、以上都是正確答案:【基于物質(zhì)擴散的模型#基于熱傳導的模型】9、問題：協(xié)同過濾算法中相似度的計算可以采用下列哪些方法（）選項：A、杰卡德相似度B、余弦相似度C、皮爾遜相似度D、基于距離的相似度正確答案:【杰卡德相似度#余弦相似度#皮爾遜相似度#基于距離的相似度】10、填空題：逆用戶頻率的基本思想是懲罰______項目正確答案:【熱門】11、填空題：______相似度是通過計算兩個向量的夾角余弦值來評估它們的相似度。正確答案:【余弦】測驗31、問題：下列不是常用的關(guān)聯(lián)規(guī)則度量指標的是()選項：A、置信度B、支持度C、覆蓋率D、改善度正確答案:【覆蓋率】2、問題：隱語義模型LFM的基本思想為()選項：A、計算用戶之間相似度，基于用戶關(guān)聯(lián)性為用戶進行推薦B、找出一些有效的關(guān)聯(lián)規(guī)則，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則進行推薦C、將用戶和項目映射到同一個隱藏的因子空間中，直接計算用戶和項目的相關(guān)度D、計算項目之間相似度，基于項目關(guān)聯(lián)性為用戶進行推薦正確答案:【將用戶和項目映射到同一個隱藏的因子空間中，直接計算用戶和項目的相關(guān)度】3、問題：下列關(guān)于概率矩陣分解PMF的說法錯誤的是()選項：A、PMF將用戶評分、用戶特征、項目特征都看作是隨機變量B、PMF假設用戶特征、項目特征都服從均值為0的高斯分布C、PMF假設觀測噪聲服從均值為0的高斯分布D、PMF是從優(yōu)化目標出發(fā)確定用戶和項目的隱語義表示，使預測誤差最小化正確答案:【PMF是從優(yōu)化目標出發(fā)確定用戶和項目的隱語義表示，使預測誤差最小化】4、問題：矩陣分解模型的理論依據(jù)是（）選項：A、機器學習B、奇異值分解SVDC、嵌入學習D、人工神經(jīng)網(wǎng)絡正確答案:【奇異值分解SVD】5、問題：下列關(guān)于Apriori算法的說法錯誤的是()選項：A、初始化的目的是找到所有的頻繁1-項集B、Apriori算法主要包含初始化和迭代搜索兩部分C、迭代的目的是通過上一次迭代得到的頻繁(k-1)-項集得到頻繁k-項集D、Apriori算法通過最小置信度進行剪枝正確答案:【Apriori算法通過最小置信度進行剪枝】6、問題：下列關(guān)于隱語義模型LFM的說法錯誤的是()選項：A、LFM訓練時需要知道完整的待分解矩陣B、LFM常用的模型參數(shù)學習方法是隨機梯度下降法和交替最小二乘法C、LFM能夠預測用戶對項目的評分值D、LFM可以通過最小化均方誤差來學習正確答案:【LFM訓練時需要知道完整的待分解矩陣】7、問題：關(guān)于Apriori算法先驗原理正確的是()選項：A、若A是頻繁項集,則A的每一個子集都是頻繁項集.B、若A是頻繁項集,則A的每一個超集都是頻繁項集.C、若A是非頻繁項集,則A的每一個子集都是非頻繁項集.D、若A是非頻繁項集,則A的每一個超集都是非頻繁項集.正確答案:【若A是頻繁項集,則A的每一個子集都是頻繁項集.#若A是非頻繁項集,則A的每一個超集都是非頻繁項集.】8、問題：針對隱式反饋的常用負采樣方法有()選項：A、假設每個未觀測到反饋的樣本都是負樣本且影響相同B、用戶沒有反饋行為時,用戶購買的項目越多越有可能是負樣本C、用戶沒有反饋行為時,項目越熱門越有可能是負樣本D、用戶沒有反饋行為時,項目越冷門越有可能是負樣本正確答案:【假設每個未觀測到反饋的樣本都是負樣本且影響相同#用戶沒有反饋行為時,用戶購買的項目越多越有可能是負樣本#用戶沒有反饋行為時,項目越熱門越有可能是負樣本】9、問題：隱式反饋數(shù)據(jù)特征的包括（）選項：A、缺少負反饋B、包含較多噪聲C、代表用戶真實的喜好程度D、收集困難正確答案:【缺少負反饋#包含較多噪聲】10、填空題：概率矩陣分解模型主要利用統(tǒng)計推理理論中的______公式進行推理分析正確答案:【貝葉斯】11、填空題：概率矩陣分解模型假設用戶特征U和項目特征V都服從均值為______的高斯分布正確答案:【0】測驗41、問題：以下關(guān)于詞袋模型（BagofWords）正確的有（）選項：A、詞袋模型常應用于文本分類，如垃圾郵件過濾B、詞袋模型忽略文本中的詞序、語法、句法C、詞袋模型將文本看作若干詞構(gòu)成的一個集合，且每個詞獨立出現(xiàn)D、詞袋模型考慮詞與詞之間的上下文關(guān)系正確答案:【詞袋模型常應用于文本分類，如垃圾郵件過濾#詞袋模型忽略文本中的詞序、語法、句法#詞袋模型將文本看作若干詞構(gòu)成的一個集合，且每個詞獨立出現(xiàn)】2、問題：以下關(guān)于TF-IDF模型，正確的有（）選項：A、假設詞的重要性隨著它在文檔中出現(xiàn)的次數(shù)成正比B、假設詞的重要性隨著它在語料庫中出現(xiàn)的頻率成反比下降C、假設詞的重要性和它所在文檔的長度成反比D、逆文檔頻率的基本思想是如果一個詞在語料庫中出現(xiàn)的頻率越高，則該詞越普遍，對應的重要性（區(qū)分度）越低正確答案:【假設詞的重要性隨著它在文檔中出現(xiàn)的次數(shù)成正比#假設詞的重要性隨著它在語料庫中出現(xiàn)的頻率成反比下降#假設詞的重要性和它所在文檔的長度成反比#逆文檔頻率的基本思想是如果一個詞在語料庫中出現(xiàn)的頻率越高，則該詞越普遍，對應的重要性（區(qū)分度）越低】3、問題：對詞袋模型常用改進方法有（）選項：A、去停用詞B、詞干還原C、使用詞組D、特征選擇正確答案:【去停用詞#詞干還原#使用詞組#特征選擇】4、問題：以下關(guān)于顯示語義分析（ExplicitSemanticAnalysis,ESA）算法的描述正確的有（）選項：A、ESA算法是一種基于本體庫計算文本之間相似度的方法B、ESA算法是一種基于網(wǎng)絡知識直接計算文本之間相似度的方法C、本質(zhì)上也是一種基于向量空間模型的文本相似度計算方法D、ESA主要包括兩個部分，基于網(wǎng)絡知識建立語義解釋器和利用語義解釋器計算文本相似度正確答案:【ESA算法是一種基于網(wǎng)絡知識直接計算文本之間相似度的方法#本質(zhì)上也是一種基于向量空間模型的文本相似度計算方法#ESA主要包括兩個部分，基于網(wǎng)絡知識建立語義解釋器和利用語義解釋器計算文本相似度】5、問題：以下關(guān)于基于效用的推薦的描述，正確的有（）選項：A、基于效用的推薦可以看作是將絕對的約束（是否滿足）轉(zhuǎn)換成定量的效用（滿意度）B、基本思想是利用多屬性效用理論，基于預先定義的用戶效用函數(shù)評估候選項目的效用值，并據(jù)此做出推薦C、每個項目都將根據(jù)預定義的維度集進行評估D、存在約束沖突問題正確答案:【基于效用的推薦可以看作是將絕對的約束（是否滿足）轉(zhuǎn)換成定量的效用（滿意度）#基本思想是利用多屬性效用理論，基于預先定義的用戶效用函數(shù)評估候選項目的效用值，并據(jù)此做出推薦#每個項目都將根據(jù)預定義的維度集進行評估】6、問題：以下關(guān)于基于實例的推薦的描述，正確的有（）選項：A、目標是尋找和這個實例值完全一樣或相近的項目子集B、根據(jù)項目屬性值計算項目之間的相似度C、本質(zhì)上是使用相似度度量對候選項目進行檢索和排序D、針對具體應用中的屬性，采用的相似度度量方法，需要根據(jù)領(lǐng)域知識來決定正確答案:【目標是尋找和這個實例值完全一樣或相近的項目子集#根據(jù)項目屬性值計算項目之間的相似度#本質(zhì)上是使用相似度度量對候選項目進行檢索和排序#針對具體應用中的屬性，采用的相似度度量方法，需要根據(jù)領(lǐng)域知識來決定】7、填空題：基于約束的推薦的難點在于處理約束之間的______.正確答案:【沖突】8、填空題：基于內(nèi)容的推薦能夠解決協(xié)同過濾所面臨的______冷啟動問題。正確答案:【項目】9、填空題：基于知識的推薦常用于低頻、______成本的項目推薦正確答案:【高】測驗51、問題：關(guān)于混合/組合方法的說法，錯誤的是（）選項：A、Boosting和Stacking集成方法都屬于有監(jiān)督組合模型B、串行混合各基模型可以獨立構(gòu)造，并不依賴于前面的基模型C、整體式混合模型只包含一個混合單元，通過預處理和組合多個知識源將多種模型整合在一起D、無監(jiān)督組合模型不需要訓練額外模型，一般直接使用多數(shù)表決或者加權(quán)平均來集成基模型的輸出正確答案:【串行混合各基模型可以獨立構(gòu)造，并不依賴于前面的基模型】2、問題：下面關(guān)于級聯(lián)過濾模型的說法，錯誤的是（）選項：A、級聯(lián)過濾就是對基推薦模型排序之后，使用后面的基推薦模型對前面模型的推薦結(jié)果進行優(yōu)化的過程B、級聯(lián)過濾的不同基推薦模型具有一定的依賴關(guān)系C、被第k個基推薦模型刪除的項目，在第k+1個基推薦模型中依然可能會被推薦D、級聯(lián)過濾的關(guān)鍵在于基模型的選擇和排序正確答案:【被第k個基推薦模型刪除的項目，在第k+1個基推薦模型中依然可能會被推薦】3、問題：下面哪些方法可用來確定加權(quán)式混合的權(quán)值（）選項：A、根據(jù)基推薦模型在驗證集上的性能來確定權(quán)值B、通過學習的方式來確定權(quán)值C、根據(jù)用戶偏好，設定個性化的權(quán)值D、采用無監(jiān)督組合的方式來確定權(quán)值正確答案:【根據(jù)基推薦模型在驗證集上的性能來確定權(quán)值#通過學習的方式來確定權(quán)值#根據(jù)用戶偏好，設定個性化的權(quán)值#采用無監(jiān)督組合的方式來確定權(quán)值】4、問題：整體式混合方法包括（）選項：A、特征組合B、特征擴充C、基于圖模型的混合D、切換式混合正確答案:【特征組合#特征擴充#基于圖模型的混合】5、問題：串行式混合方法包括（）選項：A、排序混合B、級聯(lián)過濾C、級聯(lián)學習D、加權(quán)式混合正確答案:【級聯(lián)過濾#級聯(lián)學習】6、問題：排序混合可以采用哪些方法（）選項：A、波達計數(shù)法B、凱梅尼優(yōu)化C、成對投票表決D、多數(shù)表決法正確答案:【波達計數(shù)法#凱梅尼優(yōu)化#成對投票表決】7、問題：下面關(guān)于基于雙層圖模型進行混合推薦的說法，正確的是（）選項：A、用戶層中的邊代表的是用戶的行為信息B、項目層中的邊代表的是項目之間的相似度C、將推薦問題轉(zhuǎn)化為一個圖搜索的問題D、用戶層中的邊代表的是用戶之間的相似度正確答案:【項目層中的邊代表的是項目之間的相似度#將推薦問題轉(zhuǎn)化為一個圖搜索的問題#用戶層中的邊代表的是用戶之間的相似度】8、填空題：混合推薦的基本思想是通過不同模型的混合，取長補短，以提升系統(tǒng)整體的準確度和______性。正確答案:【穩(wěn)定】9、填空題：混合推薦的理論依據(jù)是通過模型組合能夠降低______錯誤正確答案:【不相關(guān)】10、填空題：根據(jù)基模型之間的依賴關(guān)系，混合推薦方法可以分為：______混合、串行式混合和整體式混合。正確答案:【并行式】測驗61、問題：B測試的關(guān)鍵在于（）選項：A、算法之間的差異B、用戶流量的分配C、算法所處環(huán)境的一致性D、評價指標正確答案:【用戶流量的分配】2、問題：在進行數(shù)據(jù)集劃分時，如果無法獲取到用戶行為時間戳，則可以采用（）選項：A、時間劃分B、順序劃分C、隨機劃分D、分段劃分正確答案:【隨機劃分】3、問題：針對分為模型評價的混淆矩陣中TN指的是（）選項：A、預測值為正，真實值為負B、