抖音成考數學試卷一、選擇題（每題1分，共10分）

1.下列關于抖音平臺數學模型描述錯誤的是：

A.抖音采用推薦算法，通過分析用戶行為進行內容推薦。

B.抖音的推薦算法中，用戶互動數據權重較高。

C.抖音的推薦算法不涉及概率論和統計學知識。

D.抖音的推薦算法利用了機器學習技術。

2.抖音平臺中，以下哪項不是影響推薦算法的因素？

A.用戶點贊

B.用戶評論

C.用戶分享

D.用戶瀏覽時長

3.抖音平臺中，以下哪項不是影響內容曝光度的因素？

A.視頻質量

B.視頻時長

C.視頻內容

D.用戶互動

4.抖音平臺中，以下哪項不是影響用戶關注度的因素？

A.用戶粉絲數量

B.用戶點贊數量

C.用戶評論數量

D.用戶轉發數量

5.抖音平臺中，以下哪項不是影響內容推薦的因素？

A.用戶興趣

B.內容質量

C.用戶行為

D.系統更新

6.抖音平臺中，以下哪項不是影響內容曝光度的因素？

A.視頻質量

B.視頻時長

C.視頻內容

D.用戶互動

7.抖音平臺中，以下哪項不是影響用戶關注度的因素？

A.用戶粉絲數量

B.用戶點贊數量

C.用戶評論數量

D.用戶轉發數量

8.抖音平臺中，以下哪項不是影響內容推薦的因素？

A.用戶興趣

B.內容質量

C.用戶行為

D.系統更新

9.抖音平臺中，以下哪項不是影響內容曝光度的因素？

A.視頻質量

B.視頻時長

C.視頻內容

D.用戶互動

10.抖音平臺中，以下哪項不是影響用戶關注度的因素？

A.用戶粉絲數量

B.用戶點贊數量

C.用戶評論數量

D.用戶轉發數量

二、多項選擇題（每題4分，共20分）

1.抖音推薦算法中，以下哪些是影響內容推薦的參數？

A.用戶歷史行為數據

B.內容標簽匹配度

C.內容發布時間

D.內容質量評分

E.用戶地理位置信息

2.以下哪些是抖音平臺內容曝光度提升的策略？

A.優化視頻封面和標題

B.增加視頻時長

C.引導用戶互動（點贊、評論、分享）

D.與熱門話題結合

E.定期發布內容

3.抖音平臺中，以下哪些因素會影響用戶的關注決策？

A.用戶粉絲數量

B.用戶發布視頻的頻率

C.用戶視頻內容的多樣性

D.用戶與其他用戶的互動情況

E.用戶個人資料完整性

4.抖音平臺推薦算法中，以下哪些技術被廣泛應用？

A.協同過濾

B.內容推薦

C.深度學習

D.強化學習

E.概率論和統計學

5.以下哪些是抖音平臺用戶增長和活躍度提升的方法？

A.舉辦線上活動，增加用戶參與度

B.與知名品牌合作，擴大用戶群體

C.優化用戶界面，提高用戶體驗

D.定期推出新功能，保持用戶新鮮感

E.加強社區管理，維護良好氛圍

三、填空題（每題4分，共20分）

1.抖音推薦算法的核心是______，它通過分析用戶的歷史行為和______，來預測用戶可能感興趣的內容。

2.抖音平臺的內容標簽系統通常包含______、______、______等標簽，這些標簽有助于推薦算法更精準地匹配用戶興趣。

3.在抖音平臺上，______是衡量視頻內容質量的重要指標，它通常由視頻的______、______等因素共同決定。

4.抖音平臺的用戶增長策略中，______和______是兩種常見的推廣方式，它們有助于擴大用戶基礎和提升品牌知名度。

5.抖音推薦算法的優化過程中，______和______是兩個重要的考量因素，它們有助于提高推薦系統的準確性和用戶體驗。

四、計算題（每題10分，共50分）

1.抖音平臺某用戶在一個月內產生了以下行為數據：點贊10次，評論20條，分享5次，觀看時長累計300分鐘。假設點贊、評論、分享和觀看時長的權重分別為0.3、0.2、0.1和0.4，計算該用戶在一個月內的活躍度得分。

2.抖音平臺某視頻在發布后獲得了以下數據：點贊1000次，評論200條，分享50次，觀看時長累計10000分鐘。如果該視頻的平均觀看時長為2分鐘，計算該視頻的互動率（互動率=（點贊數+評論數+分享數）/觀看次數）。

3.抖音平臺某視頻在推薦算法中的內容標簽有：娛樂、搞笑、生活、科技，對應的權重分別為0.2、0.3、0.3、0.2。如果該視頻在娛樂、搞笑、生活、科技標簽下的觀看時長分別為5000分鐘、3000分鐘、4000分鐘、2000分鐘，計算該視頻在推薦算法中的綜合得分。

4.抖音平臺某用戶在一個月內瀏覽了以下視頻，每個視頻的觀看時長如下：視頻A10分鐘，視頻B20分鐘，視頻C30分鐘，視頻D40分鐘。假設用戶對視頻的觀看時長滿意度與觀看時長成正比，計算該用戶一個月內的平均觀看時長滿意度。

5.抖音平臺某視頻在推薦算法中，用戶A對其點贊，用戶B評論，用戶C分享。假設用戶A的活躍度為80分，用戶B的活躍度為60分，用戶C的活躍度為70分，點贊、評論、分享的權重分別為0.5、0.3、0.2，計算該視頻在推薦算法中的用戶互動得分。

本專業課理論基礎試卷答案及知識點總結如下：

一、選擇題（每題1分，共10分）

1.C

2.D

3.B

4.A

5.D

6.D

7.A

8.D

9.D

10.A

二、多項選擇題（每題4分，共20分）

1.A,B,C,D,E

2.A,C,D,E

3.A,B,C,D,E

4.A,B,C,D,E

5.A,B,C,D,E

三、填空題（每題4分，共20分）

1.用戶行為數據，用戶興趣

2.內容標簽，用戶標簽，話題標簽

3.內容質量，觀看時長，用戶互動

4.線上活動，品牌合作

5.內容質量，用戶活躍度

四、計算題（每題10分，共50分）

1.活躍度得分=(0.3×點贊數+0.2×評論數+0.1×分享數+0.4×觀看時長)/30=(0.3×10+0.2×20+0.1×5+0.4×300)/30=3.7分

2.互動率=(點贊數+評論數+分享數)/觀看次數=(1000+200+50)/10000=0.0125或1.25%

3.綜合得分=(娛樂權重×娛樂觀看時長+搞笑權重×搞笑觀看時長+生活權重×生活觀看時長+科技權重×科技觀看時長)/總觀看時長=(0.2×5000+0.3×3000+0.3×4000+0.2×2000)/15000=0.24

4.平均觀看時長滿意度=(觀看時長1+觀看時長2+觀看時長3+觀看時長4)/(觀看時長1+觀看時長2+觀看時長3+觀看時長4)=(10+20+30+40)/(10+20+30+40)=1.0

5.用戶互動得分=(點贊權重×用戶A活躍度+評論權重×用戶B活躍度+分享權重×用戶C活躍度)=(0.5×80+0.3×60+0.2×70)=46分

知識點總結：

1.抖音推薦算法：涉及用戶行為數據、內容標簽、用戶興趣等參數，通過協同過濾、深度學習等技術進行內容推薦。

2.內容曝光度：包括視頻質量、觀看時長、用戶互動等因素，影響視頻在平臺上的曝光率和推薦頻率。

3.用戶增長策略：包括線上活動、品牌合作、用戶界面優化等，用于擴大用戶基礎和提升活躍度。

4.互動率：衡量用戶對內容的互動程度，包括點贊、評論、分享等行為。

5.活躍度：衡量用戶在平臺上的活躍程度，包括點贊、評論、分享、觀看時長等行為數據。

題型知識點詳解及示例：

一、選擇題

考察學生對抖音平臺推薦算法、內容曝光度、用戶增長策略等基礎知識的理解和掌握。

示例：抖音推薦算法中，以下哪項不是影響內容推薦的參數？

答案：D（系統更新）

二、多項選擇題

考察學生對抖音平臺推薦算法、內容曝光度、用戶增長策略等多個方面的綜合理解和應用。

示例：以下哪些是抖音平臺內容曝光度提升的策略？

答案：A,C,D,E（優化視頻封面和標題，引導用戶互動，與熱門話題結