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机器学习算法在推荐系统中的应用考核试

卷

考生姓名：__________答题日期：__________得分：__________判卷人：__________

一、单项选择题（本题共20小题，每小题1分，共20分，在每小题给出的四个选项中，只

有一项是符合题目要求的）

1.下列哪种算法不属于监督学习？（）

A.决策树

B.支持向量机

C.聚类分析

D.逻辑回归

2.在推荐系统中，基于内容的推荐算法主要依赖于以下哪项技术？（）

A.协同过滤

B.机器学习

C.数据挖掘

D.深度学习

3.以下哪种算法通常被用于冷启动问题？（）

A.基于用户的协同过滤

B.基于项目的协同过滤

C.矩阵分解

D.聚类算法

4.在机器学习中，以下哪个指标用于评估推荐系统的准确性？（）

A.准确率

B.召回率

C.F1分数

D.均方误差

5.以下哪个算法通常用于推荐系统中的降维问题？（）

A.主成分分析

B.线性回归

C.决策树

D.支持向量机

6.在推荐系统中，以下哪个方法可以减少稀疏性问题的困扰？（）

A.增加用户和项目的特征

B.使用基于内容的推荐

C.使用聚类算法

D.增加用户和项目的评分

7.以下哪个算法不属于基于模型的协同过滤？（）

A.矩阵分解

B.深度学习

C.聚类分析

D.隐语义模型

8.在推荐系统中，以下哪个概念用于描述项目之间的相似度？（）

A.余弦相似度

B.欧氏距离

C.相关系数

D.信息熵

9.以下哪个算法通常用于处理推荐系统中的异常值问题？（)

A.K最近邻

B.线性回归

C.决策树

D.支持向量机

10.在推荐系统中，以下哪个方法可以缓解数据稀疏性问题？（）

A.使用热门项目进行填充

B.增加项目的特征

C.使用矩阵分解

D.降低用户和项目的评分

11.以下哪个算法主要用于解决推荐系统中的冷启动问题？（）

A.基于用户的协同过滤

B.基于项目的协同过滤

C.矩阵分解

D.混合推荐算法

12.在推荐系统中，以下哪个指标可以衡量推荐结果的覆盖率？（）

A.召回率

B.准确率

C.F1分数

D.新颖性

13.以下哪个技术通常用于推荐系统中的特征提取？（）

A.决策树

B.支持向量机

C.深度学习

D.线性回归

14.以下哪个方法可以用于处理推荐系统中的长尾问题？（）

A.增加热门项目的权重

B.减少冷门项目的权重

C.使用基于内容的推荐

D.使用聚类算法

15.在推荐系统中，以下哪个算法可以同时考虑用户和项目的特征？（）

A.基于用户的协同过滤

B.基于项目的协同过滤

C.混合推荐算法

D.矩阵分解

16.以下哪个算法在推荐系统中具有较好的可扩展性？（）

A.基于用户的协同过滤

B.基于项目的协同过滤

C.矩阵分解

D.深度学习

17.在推荐系统中，以下哪个概念用于描述用户之间的相似度？（）

A.余弦相似度

B.欧氏距离

C.相关系数

D.聚类分析

18.以下哪个算法通常用于处理推荐系统中的动态变化问题？（）

A.矩阵分解

B.深度学习

C.聚类分析

D.滑动平均模型

19.在推荐系统中，以下哪个方法可以增加推荐结果的新颖性？（）

A.使用热门项目

B.使用冷门项目

C.增加用户和项目的特征

D.减少用户和项目的相似度

20.以下哪个算法在推荐系统中的应用较为广泛？（）

A.决策树

B.支持向量机

C.矩阵分解

D.K最近邻

（结束）

二、多选题（本题共20小题，每小题1.5分，共30分，在每小题给出的四个选项中，至少

有一项是符合题目要求的）

1.以下哪些方法可以用于处理推荐系统中的冷启动问题？（）

A.利用社会化信息

B.使用基于内容的推荐

C.增加用户和项目的特征

D.矩阵分解

2.在推荐系统中，以下哪些算法属于基于模型的协同过滤？（）

A.基于用户的协同过滤

B.基于项目的协同过滤

C.矩阵分解

D.隐语义模型

3.以下哪些技术可以用于推荐系统的预处理阶段？（）

A.数据清洗

B.特征选择

C.降维

D.模型选择

4.以下哪些指标可以用来评估推荐系统的性能？（）

A.准确率

B.召回率