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以下哪些问题会显著影响协同过滤算法的有效性:
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主观题
以下哪些问题会显著影响协同过滤算法的有效性:
答案
多选题
协同过滤算法可能存在的问题有()
A.冷启动问题(当有一名新用户或新物品进入系统时,推荐将无从依据) B.稀疏性问题 C.对于用户评分数据的准确性有较高依赖 D.在计算的过程中,热门物品被推荐的几率更大
答案
单选题
协同过滤算法是一种解决问题的算法()
A.分类 B.聚类 C.回归 D.推荐
答案
多选题
下列关于协同过滤算法的描述,哪些是正确的?
A.基于物品的协同过滤算法(简称ItemCF算法)是目前业界应用最多的算法 B.ItemCF算法是给目标用户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品 C.ItemCF算法通过建立用户到物品倒排表(每个用户喜欢的物品的列表)来计算物品相似度 D.UserCF算法推荐的是那些和目标用户有共同兴趣爱好的其他用户所喜欢的物品
答案
多选题
关于基于用户的协同过滤,下列哪些说法是正确的?
A.基于用户的协同过滤算法(简称UserCF算法)在1992年被提出,是推荐系统中最古老的算法 B.UserCF算法符合人们对于“趣味相投”的认知 C.实现UserCF算法的关键步骤是计算用户与用户之间的兴趣相似度 D.UserCF算法符合兴趣相似的用户往往有相同的物品喜好
答案
多选题
绩效考评的正确性、可靠性和有效性,主要受到以下哪些问题的制约和影响( )。
A.分布误差 B.晕轮误差 C.个人偏见 D.优先和近期效应 E.后继效应
答案
多选题
协同过滤可分为哪几种过滤方式?
A.基于用户的协同过滤 B.基于物品的协同过滤 C.基于用户和物品的联合协同过滤 D.基于商家的协同过滤
答案
主观题
如何提高Apriori算法的有效性?有哪些常见方法?
答案
主观题
如何提高Apriori算法的有效性?有哪些常见方法
答案
多选题
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答案
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以下不属于问题的有效性检验的是()。
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MLlib由一些通用的学习算法和工具组成,包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等,同时还包括底层的优化原语和高层的管道API。()
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