2021 推荐系统(北京大学) 最新满分章节测试答案

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本课程起止时间为:2021-07-30到2022-01-23

4. 基于内容和知识的推荐 测验4

1、 问题:以下关于词袋模型（Bag of Words）正确的有（）
选项：
A:词袋模型常应用于文本分类，如垃圾邮件过滤
B:词袋模型忽略文本中的词序、语法、句法
C:词袋模型将文本看作若干词构成的一个集合，且每个词独立出现
D:词袋模型考虑词与词之间的上下文关系
答案: 【词袋模型常应用于文本分类，如垃圾邮件过滤;
词袋模型忽略文本中的词序、语法、句法;
词袋模型将文本看作若干词构成的一个集合，且每个词独立出现】

2、 问题:以下关于TF-IDF模型，正确的有（）
选项：
A:假设词的重要性随着它在文档中出现的次数成正比
B:假设词的重要性随着它在语料库中出现的频率成反比下降
C:假设词的重要性和它所在文档的长度成反比
D:逆文档频率的基本思想是如果一个词在语料库中出现的频率越高，则该词越普遍，对应的重要性（区分度）越低
答案: 【假设词的重要性随着它在文档中出现的次数成正比;
假设词的重要性随着它在语料库中出现的频率成反比下降;
假设词的重要性和它所在文档的长度成反比;
逆文档频率的基本思想是如果一个词在语料库中出现的频率越高，则该词越普遍，对应的重要性（区分度）越低】

3、 问题:对词袋模型常用改进方法有（）
选项：
A:去停用词
B:词干还原
C:使用词组
D:特征选择
答案: 【去停用词;
词干还原;
使用词组;
特征选择】

4、 问题:以下关于显示语义分析（Explicit Semantic Analysis, ESA）算法的描述正确的有（）
选项：
A:ESA算法是一种基于本体库计算文本之间相似度的方法
B:ESA算法是一种基于网络知识直接计算文本之间相似度的方法
C:本质上也是一种基于向量空间模型的文本相似度计算方法
D:ESA主要包括两个部分，基于网络知识建立语义解释器和利用语义解释器计算文本相似度
答案: 【ESA算法是一种基于网络知识直接计算文本之间相似度的方法;
本质上也是一种基于向量空间模型的文本相似度计算方法;
ESA主要包括两个部分，基于网络知识建立语义解释器和利用语义解释器计算文本相似度】

5、 问题:以下关于基于效用的推荐的描述，正确的有（）
选项：
A:基于效用的推荐可以看作是将绝对的约束（是否满足）转换成定量的效用（满意度）
B:基本思想是利用多属性效用理论，基于预先定义的用户效用函数评估候选项目的效用值，并据此做出推荐
C:每个项目都将根据预定义的维度集进行评估
D:存在约束冲突问题
答案: 【基于效用的推荐可以看作是将绝对的约束（是否满足）转换成定量的效用（满意度）;
基本思想是利用多属性效用理论，基于预先定义的用户效用函数评估候选项目的效用值，并据此做出推荐;
每个项目都将根据预定义的维度集进行评估】

6、 问题:以下关于基于实例的推荐的描述，正确的有（）
选项：
A:目标是寻找和这个实例值完全一样或相近的项目子集
B:根据项目属性值计算项目之间的相似度
C:本质上是使用相似度度量对候选项目进行检索和排序
D:针对具体应用中的属性，采用的相似度度量方法，需要根据领域知识来决定
答案: 【目标是寻找和这个实例值完全一样或相近的项目子集;
根据项目属性值计算项目之间的相似度;
本质上是使用相似度度量对候选项目进行检索和排序;
针对具体应用中的属性，采用的相似度度量方法，需要根据领域知识来决定】

7、 问题:基于约束的推荐的难点在于处理约束之间的______ .
答案: 【冲突】

8、 问题:基于内容的推荐能够解决协同过滤所面临的______ 冷启动问题。
答案: 【项目】

9、 问题:基于知识的推荐常用于低频、______ 成本的项目推荐
答案: 【高】

6. 推荐系统评测 测验6

1、 问题:B测试的关键在于（）
选项：
A:算法之间的差异
B:用户流量的分配
C:算法所处环境的一致性
D:评价指标
答案: 【用户流量的分配】

2、 问题:在进行数据集划分时，如果无法获取到用户行为时间戳，则可以采用（）
选项：
A:时间划分
B:顺序划分
C:随机划分
D:分段划分
答案: 【随机划分】

3、 问题:针对分为模型评价的混淆矩阵中TN指的是（）
选项：
A:预测值为正，真实值为负
B:预测值为负，真实值为负
C:预测值为负，真实值为正
D:预测值为正，真实值为正
答案: 【预测值为负，真实值为负】

4、 问题:AUC的原始定义为（）
选项：
A:P-R曲线下方的面积
B:负样本Score大于正样本Score的概率
C:ROC曲线下方的面积
D:正样本Score大于负样本Score的概率
答案: 【ROC曲线下方的面积】

5、 问题:从商家或者平台的角度，一个优秀的推荐系统应该（）
选项：
A:增加“用户点击率”
B:增加“用户转化率”
C:增加“平台活跃度”
D:提升利润和收益
答案: 【增加“用户点击率”;
增加“用户转化率”;
增加“平台活跃度”;
提升利润和收益】

6、 问题:针对评分预测模型的常用评价指标包含（）
选项：
A:平均绝对误差
B:平均平方误差（均方误差）
C:均方根误差
D:标准平均绝对误差
答案: 【平均绝对误差;
平均平方误差（均方误差）;
均方根误差;
标准平均绝对误差】

7、 问题:以下哪些是基于排序的评价指标（）
选项：
A:Recall
B:MAP
C:nDCG
D:MSE
答案: 【MAP;
nDCG】

8、 问题:下面哪些评价指标进行了归一化（）
选项：
A:MAE
B:MSE
C:NMAE
D:NRMSE
答案: 【NMAE;
NRMSE】

9、 问题:从用户的角度，一个好的推荐系统应该优先从______ 区域选择项目进行推荐。
答案: 【长尾】

10、 问题:覆盖率是指推荐系统推荐系统推荐给所有用户的项目数占______ 的比率。
答案: 【总项目数】

11、 问题:在进行在线实验之前，一般会进行离线实验 和______ 。
答案: 【用户调查】

1. 推荐系统简介 测验1

1、 问题:推荐系统主要用于解决__问题.
选项：
A:信息安全
B:信息超载
C:信息不足
D:信息冗余
答案: 【信息超载】

2、 问题:长尾物品的特点为_.
选项：
A:需求量大，数量多
B:需求量小，数量多
C:需求量大，数量少
D:需求量小，数量少
答案: 【需求量小，数量多】

3、 问题:最早公开使用协同过滤系统来解决信息过载问题的公司是______。
选项：
A:谷歌
B:雅虎
C:施乐
D:微软
答案: 【施乐】

4、 问题:___公司举办的推荐系统大奖赛对推荐系统的发展起到了极大的促进作用
选项：
A:日本电气
B:网易
C:网飞
D:亚马逊
答案: 【网飞】

5、 问题:推荐系统关于用户U，物品I，相关度R之间的关系可用映射_____表示
选项：
A:f:UxI→R
B:f:UxR→I
C:f:IxR→U
D:f:UxI→I
答案: 【f:UxI→R】

6、 问题:推荐系统根据用户A的相似用户的购买历史为A生成了推荐结果，这属于_推荐
选项：
A:混合推荐
B:协同过滤
C:基于内容
D:基于知识
答案: 【协同过滤】

7、 问题:新闻推荐于电商推荐相比，其特点在于_____.