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基于协同过滤的推荐系统翻译为：
A．Content-based recommender systems
B．Collaborative Filtering based recommender systems
C．User-based Recommendation
D．Item-based Recommendation
参考答案和解析
Collaborative Filtering based recommender systems
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考题
___是信息过滤的派生和继续,是用相关特征来定义所要推荐的商品。例如,News Weeder等新闻过滤的文本推荐系统就是采用文本中的单词作为文本的特征。系统通过学习用户已评价过的商品的特征来获得对用户兴趣的描述。
A、基于内容的推荐B、基于内存的协同过滤C、基于人口统计的推荐D、基于效用的推荐
考题
协同过滤分析用户兴趣，在用户群中找到指定用户的相似（兴趣）用户，综合这些用户对某一信息的评价，形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度（），并将这些用户喜欢的项推荐给有相似兴趣的用户。A、相似B、相同C、推荐D、预测
考题
单选题（）方法需要把握用户的偏好特征，通常可以分析用户浏览过的内容，从中抽取重要的关键词，并利用文献检索的方法。A
基于内容的推荐B
基于协同过滤的推荐C
组合推荐D
基于位置感知的推荐
考题
单选题百度影音有这样一个技术：用户任意选择三部自己喜欢的电影，则百度影音会推荐更多电影给用户。这种个性化推荐的方法是利用了（）。A
Web挖掘B
协同过滤技术C
内容过滤技术D
文本挖掘
考题
单选题亚马逊网站浏览某一产品时会有“购买此商品的顾客也同时购买”推荐商品的一栏，所使用的个性化推荐技术是（）。A
基于消费者的协同过滤B
基于产品的协同过滤C
基于产品内容的过滤D
基于用户社交网络的过滤
考题
多选题主流的协同推荐算法包括（）A基于用户的协同推荐B基于商品的协同推荐C基于关联规则的系统推荐D基于知识推理的协同推荐
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