基于用户的协同过滤本质上是寻找与我们的目标用户具有相似品味的用户。
A、正确;
B、错误
发布时间：2025-05-09 21:50:59
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答案：正确
相关试题
- 1.基于用户的协同过滤本质上是寻找与我们的目标用户具有相似品味的用户。
- 2.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。
- 3.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）。
- 4.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）
- 5.UserCF算法分两步，第一步计算物品相似度，第二步将和目标用户相似的用户喜欢的物品，但目标用户没听过的物品推荐给目标用户。（ ）
- 6.用户画像又称用户角色，来源于Alan Cooper的《赢在用户》一书,是针对目标用户群体，根据他们的社会属性、生活习惯和消费行为等真实信息，寻找一个真实的用户，用来代表一个用户群体。
- 7.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，下列哪些是属于计算相似度的算法? ABC
- 8.look like又叫相似人群扩展，以（）用户作为种子用户
- 9.根据征信相关规定，以下哪类用户不得互相兼职（ ）A.管理员用户、数据上报用户与异议处理用户B.管理员用户、查询用户与异议处理用户C.数据上报用户、查询用户与异议处理用户D.管理员用户、数据上报用户与查询用户
- 10.下列哪个选项最准确地描述了用户协同过滤推荐算法？（ ）
