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一个网站喵查铺子（catpuzi.com）全搞定~
喵查答案：0
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喵查答案：贝叶斯
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A、若A是频繁项集,则A的每一个子集都是频繁项集.
B、若A是频繁项集,则A的每一个超集都是频繁项集.
C、若A是非频繁项集,则A的每一个子集都是非频繁项集.
D、若A是非频繁项集,则A的每一个超集都是非频繁项集.
喵查答案：若A是频繁项集,则A的每一个子集都是频繁项集.
若A是非频繁项集,则A的每一个超集都是非频繁项集.
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A、假设每个未观测到反馈的样本都是负样本且影响相同
B、用户没有反馈行为时,用户购买的项目越多越有可能是负样本
C、用户没有反馈行为时,项目越热门越有可能是负样本
D、用户没有反馈行为时,项目越冷门越有可能是负样本
喵查答案：假设每个未观测到反馈的样本都是负样本且影响相同
用户没有反馈行为时,用户购买的项目越多越有可能是负样本
用户没有反馈行为时,项目越热门……继续阅读 »
A、缺少负反馈
B、包含较多噪声
C、代表用户真实的喜好程度
D、收集困难
喵查答案：缺少负反馈
包含较多噪声
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A、置信度
B、支持度
C、覆盖率
D、改善度
喵查答案：覆盖率
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A、计算用户之间相似度，基于用户关联性为用户进行推荐
B、找出一些有效的关联规则，利用关联规则进行推荐
C、将用户和项目映射到同一个隐藏的因子空间中，直接计算用户和项目的相关度
D、计算项目之间相似度，基于项目关联性为用户进行推荐
喵查答案：将用户和项目映射到同一个隐藏的因子空间中，直接计算用户和项目的相关度
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A、PMF将用户评分、用户特征、项目特征都看作是随机变量
B、PMF假设用户特征、项目特征都服从均值为0的高斯分布
C、PMF假设观测噪声服从均值为0的高斯分布
D、PMF是从优化目标出发确定用户和项目的隐语义表示，使预测误差最小化
喵查答案：PMF是从优化目标出发确定用户和项目的隐语义表示，使预测误差最小化
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A、机器学习
B、奇异值分解SVD
C、嵌入学习
D、人工神经网络
喵查答案：奇异值分解SVD
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A、初始化的目的是找到所有的频繁 1-项集
B、Apriori算法主要包含初始化和迭代搜索两部分
C、迭代的目的是通过上一次迭代得到的频繁(k-1)-项集得到频繁k-项集
D、Apriori算法通过最小置信度进行剪枝
喵查答案：Apriori算法通过最小置信度进行剪枝
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A、LFM训练时需要知道完整的待分解矩阵
B、LFM常用的模型参数学习方法是随机梯度下降法和交替最小二乘法
C、LFM能够预测用户对项目的评分值
D、LFM可以通过最小化均方误差来学习
喵查答案：LFM训练时需要知道完整的待分解矩阵
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喵查答案：热门
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喵查答案：余弦
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A、寻找邻域
B、收集数据
C、训练模型
D、计算推荐结果
喵查答案：寻找邻域
收集数据
计算推荐结果
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A、过去兴趣相似的用户在未来的兴趣也相似
B、基本属性相似的用户在未来的兴趣相似
C、相似的用户会产生相似的历史行为数据
D、用户会喜欢相似用户有过正反馈的项目
喵查答案：过去兴趣相似的用户在未来的兴趣也相似
相似的用户会产生相似的历史行为数据
用户会喜欢相似用户有过正反馈的项目
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