210、下列哪些属于⼤数据应⽤?

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

A. 　基于物品的协同过滤算法(简称ItemCF算法)是⽬前业界应⽤最多的算法

B. 　ItemCF算法是给⽬标⽤户推荐那些和他们之前喜欢的物品相似的物品

C. 　ItemCF算法通过建⽴⽤户到物品倒排表(每个⽤户喜欢的物品的列表)来计算物品相似度

D. 　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

A. 　Hadoop可以很好地解决⼤规模数据的离线批量处理问题，但是，受限于HadoopMapReduce编程框架的⾼延迟数据处理机制，使得

B. 　HDFS⾯向批量访问模式，不是随机访问模式

C. 　传统的通⽤关系型数据库⽆法应对在数据规模剧增时导致的系统扩展性和性能问题

D. 　传统关系数据库在数据结构变化时⼀般需要停机维护;空列浪费存储空间