引导式测验 · 中等 等级

推荐系统中的人工智能测验

查看协作和基于内容的过滤、稀疏用户项数据、冷启动限制以及用于评估排名推荐的指标。

相关引导路径推荐系统中的人工智能
问题 1 的 8

协同过滤是基于什么？

预览每个问题8 问题

当您参加测验时，就会出现答案和解释。

  1. 协同过滤是基于什么？
    • 许多用户的偏好模式
    • 项目图像中使用的颜色
    • 产品描述的长度
    • 随机打乱目录
  2. 基于内容的过滤使用什么来提出推荐？
    • 仅一天中的某个时间
    • 物品的特点和您过去的偏好
    • 公司股票价格
    • 抛一枚硬币
  3. 矩阵分解在推荐系统中解决了什么问题？
    • 加密用户密码
    • 压缩视频文件
    • 将稀疏的用户项矩阵转换为紧凑的潜在向量
    • 路由互联网流量
  4. 什么是“冷启动”问题？
    • 服务器太冷而无法运行
    • 冻结帐户的病毒
    • 建议仅在冬季使用
    • 难以向全新用户或没有历史记录的商品推荐
  5. 哪些竞赛有助于普及推荐研究？
    • Netflix 奖
    • 图灵奖
    • 诺贝尔奖
    • 欧洲歌唱大赛
  6. What did Meyer and colleagues propose the Average Measure of Impact to evaluate?
    • Image classification accuracy
    • The impact of personalized recommendations on usefulness and trust
    • The number of ratings stored in a matrix
    • The GPU memory used by a recommender
  7. Which metric is designed to assess the quality of a ranked top-K recommendation list?
    • Mean absolute error on a single rating only
    • Pixel accuracy
    • NDCG@K
    • 字错误率
  8. Why can a low rating-prediction error fail to guarantee a good recommendation list?
    • RMSE directly measures user satisfaction for every ranking
    • Every user sees every catalog item
    • A rating model cannot use user-item data
    • Rating accuracy and top-item ranking quality are different objectives