198、下列说法中，哪些是正确的?

A. 　ModestMaps是⼀个⼩型、可扩展、交互式的免费库

B. 　Leaflet是⼀个⼩型化的地图框架，通过⼩型化和轻量化来满⾜移动⽹页的需要

C. 　GoogleFusionTables让⼀般使⽤者也可以轻松制作出专业的统计地图

D. 　⼤数据魔镜是⼀款优秀的国产数据分析软件，它丰富的数据公式和算法可以让⽤户真正理解探索分析数据

A. 　推荐系统:为⽤户推荐相关商品

B. 　物流:基于⼤数据和物联⽹技术的智能物流

C. 　智能交通:利⽤交通⼤数据，实现交通实时监控

D. 　汽车:⽆⼈驾驶汽车，实时采集车辆各种⾏驶数据和周围环境

A. 　为了让⽤户从海量信息中⾼效地获得⾃⼰所需的信息，推荐系统应运⽽⽣

B. 　推荐系统是⼤数据在互联⽹领域的典型应⽤

C. 　推荐系统是⾃动联系⽤户和物品的⼀种⼯具

D. 　推荐系统是利⽤⼤数据为⽤户推荐消费内容、调整线下门店布局、控制店内⼈流量

A. 　推荐系统可以创造全新的商业和经济模式，帮助实现长尾商品的销售

B. 　”长尾”概念于2004年提出，⽤来描述以亚马逊为代表的电⼦商务⽹站的商业和经济模式

C. 　可以通过发掘长尾商品并推荐给感兴趣的⽤户来提⾼销售额

D. 　热门推荐的主要缺陷在于推荐的范围有限，所推荐的内容在⼀定时期内也相对固定。⽆法实现长尾商品的推荐

A. 　专家推荐:⼈⼯推荐，由资深的专业⼈⼠来进⾏物品的筛选和推荐，需要较多的⼈⼒成本

B. 　基于统计的推荐:基于统计信息的推荐(如热门推荐)，易于实现，但对⽤户个性化偏好的描述能⼒较弱

C. 　基于内容的推荐:通过机器学习的⽅法去描述内容的特征，并基于内容的特征来发现与之相似的内容

D. 　混合推荐:结合多种推荐算法来提升推荐效果

A. 　⽤户建模模块

B. 　数据采集模块

C. 　推荐对象建模模块

D. 　推荐算法模块

A. 　⽤户建模模块:对⽤户进⾏建模，根据⽤户⾏为数据和⽤户属性数据来分析⽤户的兴趣和需求

B. 　推荐对象建模模块:根据对象数据对推荐对象进⾏建模

C. 　推荐算法模块:基于⽤户特征和物品特征，采⽤推荐算法计算得到⽤户可能感兴趣的对象

D. 　推荐算法模块:根据推荐场景对推荐结果进⾏⼀定调整，将推荐结果最终展⽰给⽤户

A. 　基于⽤户的协同过滤

B. 　基于物品的协同过滤

C. 　基于⽤户和物品的联合协同过滤

D. 　基于商家的协同过滤

A. 　基于⽤户的协同过滤算法(简称UserCF算法)在1992年被提出，是推荐系统中最古⽼的算法

B. 　UserCF算法符合⼈们对于”趣味相投”的认知

C. 　实现UserCF算法的关键步骤是计算⽤户与⽤户之间的兴趣相似度

D. 　UserCF算法符合兴趣相似的⽤户往往有相同的物品喜好

A. 　泊松相关系数

B. 　余弦相似度

C. 　调整余弦相似度

D. 　调整正弦相似度