下列关于概率矩阵分解PMF的说法错误的是( ) 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 ……继续阅读 »
下列关于Apriori算法的说法错误的是( ) 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 ……继续阅读 »
下列关于隐语义模型LFM的说法错误的是( ) 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 ……继续阅读 »
以下属于协同过滤算法假设的是() 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 ……继续阅读 »
协同过滤算法中相似度的计算可以采用下列哪些方法() A、杰卡德相似度 B、余弦相似度 C、皮尔逊相似度 D、基于距离的相似度 喵查答案:杰卡德相似度 余弦相似度 皮尔逊相似度 基于距离的相似度 ……继续阅读 »
协同过滤算法分类正确的是() A、基于评分预测的协同过滤和基于邻域(记忆)的协同过滤 B、基于偏好的协同过滤和基于可解释性的协同过滤 C、基于邻域(记忆)的协同过滤和基于模型的协同过滤 D、基于用户的协同过滤和基于邻域的协同过滤 喵查答案:基于邻域(记忆)的协同过滤和基于模型的协同过滤 ……继续阅读 »