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难度: 使用次数:138更新时间:2026/03/13
1.
协同过滤通常通过什么方式计算用户或物品的相似度?
A.基于物品特征的向量计算
B.基于用户行为的余弦相似度
C.基于语义网络的相似匹配
D.基于图神经网络的深度学习方法
题型:选择题 知识点:第四章 人工智能应用实践
【答案】
B
【解析】
协同过滤常用用户-物品评分矩阵中的余弦相似度、皮尔逊相关系数等统计方法来衡量用户或物品之间的相似性。

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