基于模型的协同过滤算法利用（）算法预测用户对物品的喜好程度。
基于模型的协同过滤算法利用（）算法预测用户对物品的喜好程度。
发布时间：2025-07-19 10:00:49
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答案：机器学习
相关试题
- 1.基于模型的协同过滤算法利用（）算法预测用户对物品的喜好程度。
- 2.常见的推荐系统算法包括()。A．基于流行度的推荐算法B．基于内容的推荐算法C．协同过滤推荐算法
- 3.协同过滤推荐包括基于用户的协同过滤和基于商品的协同过滤。
- 4.应用范围最为广泛的推荐算法是（）。A．基于协同过滤的推荐算法B．基于关联规则的推荐算法C．基于内容的推荐算法D．基于知识的推荐算法
- 5.根据用户的历史行为推荐相似物品比如电影网、音乐网，更注重个性，通常采用基于的协同过滤（ItemCF算法）
- 6.根据用户的历史行为推荐相似物品比如电影网、音乐网，更注重个性，通常采用基于（ ）的协同过滤（ItemCF算法）。
- 7.推荐系统中最古老的协同过滤算法：
- 8.对于一个用户P,先找到与P有相似兴趣的用户群体,然后将这些相似用户喜欢的物品推荐给用户P,属于基于( )的协同过滤推荐算法。
- 9.所谓基于内容的推荐算法是基于商品相关信息、用户相关信息及用户对商品的__________来构建推荐算法模型，为用户提供推荐服务。
- 10.下列哪个选项最准确地描述了用户协同过滤推荐算法？（ ）
