商品推薦策略試題及答案

單項選擇題（每題2分，共10題）1.基于用戶歷史購買行為的推薦屬于（）A.基于內容的推薦B.基于關聯規則的推薦C.基于協同過濾的推薦2.以下哪種數據對商品推薦幫助最小（）A.用戶瀏覽記錄B.用戶年齡C.商品產地3.商品推薦系統的核心目標是（）A.展示更多商品B.提高用戶購買轉化率C.增加頁面加載速度4.當新商品上架時，優先采用的推薦策略是（）A.基于內容推薦B.基于協同過濾推薦C.隨機推薦5.推薦系統中召回階段的主要作用是（）A.精準排序B.從海量商品中選出少量候選集C.計算推薦得分6.點擊率指標衡量的是（）A.用戶購買商品的比例B.用戶點擊推薦商品的比例C.用戶瀏覽商品詳情頁的比例7.以下不屬于推薦系統評估指標的是（）A.準確率B.商品數量C.召回率8.協同過濾算法主要依賴（）A.商品屬性B.用戶行為數據C.商品價格9.以下哪個因素不影響推薦效果（）A.推薦界面設計B.推薦更新頻率C.商品庫存數量10.推薦系統冷啟動問題主要是指（）A.系統啟動速度慢B.缺乏新用戶或新商品數據C.推薦算法錯誤多項選擇題（每題2分，共10題）1.常用的商品推薦算法有（）A.基于內容的算法B.協同過濾算法C.深度學習算法D.關聯規則算法2.構建商品推薦系統需要的數據有（）A.用戶基本信息B.用戶行為數據C.商品屬性數據D.市場環境數據3.推薦系統的評估維度包括（）A.準確性B.多樣性C.實時性D.健壯性4.提高推薦系統準確性的方法有（）A.增加數據量B.優化算法參數C.引入更多特征D.減少推薦商品數量5.基于內容的推薦系統需要提取的商品特征有（）A.商品名稱B.商品類別C.商品描述D.商品圖片6.協同過濾推薦可分為（）A.用戶-用戶協同過濾B.商品-商品協同過濾C.混合協同過濾D.基于模型的協同過濾7.推薦系統的應用場景包括（）A.電商平臺商品推薦B.音樂視頻平臺推薦C.新聞資訊推薦D.搜索引擎結果推薦8.影響推薦系統性能的因素有（）A.數據質量B.算法復雜度C.用戶反饋D.系統架構9.推薦系統中數據稀疏問題的解決方法有（）A.數據擴充B.降維處理C.采用更合適算法D.忽略稀疏數據10.推薦系統冷啟動時可以采用的策略有（）A.基于熱門商品推薦B.基于用戶基本信息推薦C.基于專家推薦D.不做推薦判斷題（每題2分，共10題）1.商品推薦系統只能應用于電商領域。（）2.基于內容的推薦不需要用戶行為數據。（）3.推薦系統的召回率越高越好。（）4.協同過濾算法對新商品推薦效果好。（）5.商品推薦系統可以完全不考慮用戶體驗。（）6.數據清洗對推薦系統效果影響不大。（）7.推薦系統更新頻率越快越好。（）8.深度學習算法在推薦系統中應用越來越廣泛。（）9.商品屬性越詳細，基于內容的推薦效果可能越好。（）10.推薦系統的評估指標之間不存在沖突。（）簡答題（每題5分，共4題）1.簡述基于協同過濾推薦的原理通過分析用戶行為數據，找到與目標用戶興趣相似的其他用戶，然后根據這些相似用戶的購買或瀏覽行為，為目標用戶推薦他們可能感興趣的商品。2.列舉推薦系統中數據預處理的主要步驟數據清洗，去除噪聲、缺失值等；數據轉換，如歸一化、離散化；數據降維，減少特征數量；數據采樣，處理不均衡數據。3.說明推薦系統準確性評估指標的意義準確率衡量推薦結果與用戶實際興趣的匹配程度；召回率反映推薦系統能夠找到用戶感興趣商品的能力，這些指標有助于評估推薦系統性能。4.簡述解決推薦系統冷啟動問題的思路對于新用戶，可基于基本信息或熱門商品推薦；對于新商品，利用商品屬性做基于內容推薦，或借助專家意見推薦。討論題（每題5分，共4題）1.討論在電商平臺中，如何結合多種推薦算法提升推薦效果可將基于內容、協同過濾和深度學習算法結合。先用基于內容算法對新商品做初步推薦，再用協同過濾基于用戶行為細化推薦，深度學習算法可挖掘復雜特征關系，綜合提升推薦準確性和多樣性。2.分析推薦系統中的數據隱私問題及應對措施數據隱私問題在于用戶數據收集、存儲和使用可能泄露隱私。應對措施有加強數據加密，匿名化處理數據，明確告知用戶數據使用規則，遵循相關法律法規保護隱私。3.探討推薦系統在不同業務場景下的優化方向電商場景注重商品轉化率，可優化商品展示和推薦排序；音樂視頻平臺側重用戶長期留存，要根據用戶口味變化實時調整推薦；新聞資訊則需快速推送熱點且保持多樣性。4.說說如何通過用戶反饋來優化商品推薦系統用戶反饋如點擊、購買、評分等可反映推薦效果。根據反饋調整推薦算法參數，改進推薦策略，如用戶對某類推薦不感興趣則減少相關推薦，增加受歡迎商品推薦。答案單項選擇題1.C2.C3.B4.A5.B6.B7.B8.B9.C10.B多項選擇題1.ABCD2.ABC3.ABCD