A、 UserCF算法的推荐更偏向社会化:适合应⽤于新闻推荐、微博话题推荐等应⽤场景,其推荐结果在新颖性⽅⾯有⼀定的优势
B、 ItemCF算法的推荐更偏向于个性化
C、 ItemCF随着⽤户数⽬的增⼤,⽤户相似度计算复杂度越来越⾼
D、 UserCF推荐结果相关性较弱,难以对推荐结果作出解释,容易受⼤众影响⽽推荐热门物品
答案:C
A、 UserCF算法的推荐更偏向社会化:适合应⽤于新闻推荐、微博话题推荐等应⽤场景,其推荐结果在新颖性⽅⾯有⼀定的优势
B、 ItemCF算法的推荐更偏向于个性化
C、 ItemCF随着⽤户数⽬的增⼤,⽤户相似度计算复杂度越来越⾼
D、 UserCF推荐结果相关性较弱,难以对推荐结果作出解释,容易受⼤众影响⽽推荐热门物品
答案:C
A. 结构化数据
B. 半结构化数据
C. 非结构化数据
D. 所有类型数据
A. Code⽤于存储⼆进制数据
B. Object⽤于内嵌⽂档
C. Null⽤于创建空值
D. String字符串,储数据常⽤的数据类型
A. 扩展性好,灵活性好
B. ⼤量写操作时性能⾼
C. ⽆法存储结构化信息
D. 条件查询效率⾼
A. 选择集群中的多台机器执⾏图计算任务,每台机器上运⾏⽤户程序的⼀个副本
B. Master把⼀个图分成多个分区,并把分区分配到多个Worker
C. ster会把⽤户输⼊划分成多个部分,通常是基于⽂件边界进⾏划分
D. ster向每个Worker发送指令,Worker收到指令后,开始运⾏⼀个超步
A. 数据可视化是指将⼤型数据集中的数据以图形图像形式表⽰
B. 利⽤数据分析和开发⼯具发现其中未知信息的处理过程
C. 数据可视化技术的基本思想是将数据库中每⼀个数据项作为单个图元素表⽰
D. 将数据的各个属性值以⼀维数据的形式表⽰
A. UserCF算法推荐的是那些和⽬标⽤户有共同兴趣爱好的其他⽤户所喜欢的物品
B. ItemCF算法推荐的是那些和⽬标⽤户之前喜欢的物品类似的其他物品
C. ItemCF算法的推荐更偏向社会化,⽽UserCF算法的推荐更偏向于个性化
D. ItemCF算法倾向于推荐与⽤户已购买商品相似的商品,往往会出现多样性不⾜、推荐新颖度较低的问题
A. 大数据可以脱离云计算独立存在
B. 云计算为大数据提供存储和计算资源
C. 大数据和云计算是两个毫不相关的领域
D. 云计算只能处理结构化大数据
A. FsImage
B. EditLog
C. Block
D. DN8
A. ResourceManager
B. NodeManager
C. ApplicationMaster
D. DataManager
A. 不适合低延迟数据访问
B. ⽆法⾼效存储⼤量⼩⽂件
C. 不⽀持多⽤户写⼊及任意修改⽂件
D. 较差的跨平台兼容性