(9)推荐系统

智慧健康医疗1、CAD在医疗健康领域的英文全称是（）Computer Aided Diagnosis2、不属于AI健康医疗生态系统的是（）制药生态3、不属于慢性疾病的是（）艾滋病4、AI院前管理包括（）预测和干预5、AI医疗健康技术体系的基础层不包括（）芯片6、AI医疗健康发展的核心要素是（）数据7、我国首次研发的AI医疗系统是面向（）中医8、第3次AI浪潮的到来主要依赖于（）深度学习9、目前AI医疗健康市场最成熟的是（）辅助医疗影像诊断10、我国慢性疾病增加，与老龄化加剧的关系（）强相关11、AI医疗健康的核心技术体系主要包括（）传感器技术存储技术传输技术12、AI辅助诊断属于（）院中管理13、婴幼儿时期的环境暴露不会影响个体后期的身体健康。

错误14、以下不属于大数据时代特征的是（）数据处理速度迅速提升15、以下哪一项不是人工智能发展的必要条件（）机器学习16、以下哪一项不属于健康医疗大数据来源（）购物数据17、以下不属于机器学习研究范畴的是（）专家系统18、以下属于人工智能在医疗领域应用的是（）多选疾病预测辅助诊断药物个性化推荐19、以下对大数据描述正确的是（）大数据本质在于数据的关联分析20、以下不属于弱人工智能特点的是（）自适应能力21、人工智能技术发展出现几次低潮的原因包括（）多选算法研究瓶颈计算能力瓶颈数据有限22、以下说法正确的是（）人工智能就是深度学习23、以下说法正确的是（）健康医疗领域数据存在孤岛现象24、以下说法正确的是（）即使在大数据时代，统计分析仍然具有重要的作用25、以下关于人工智能、机器学习和深度学习说法正确的是（）机器学习或深度学习是实现人工智能的一种方法大数据应用1、大数据起源于（）互联网2、第一个提出大数据概念的公司是（）麦肯锡3、）规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具难以获取、整理、管理以及处理。

大数据4、大数据的本质是（）洞察价值5、大数据的最显著特征（）数据规模大6、海军人员通过对前人航海日志的分析，绘制了新的航海路线图，标明大风与洋流可能发生的地点。

人工智能自然语言技术练习(习题卷9)第1部分：单项选择题，共45题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]如何理解NNLM这个模型，它是一个什么样的模型A)基于统计的语言模型B)基于神经网络的语言模型C)预训练模型D)编解码模型答案:C解析:2.[单选题]文本文件中存储的其实并不是我们在编辑器里看到的一个个的字符，而是字符的（）。

A)内码B)外码C)反码D)补码答案:A解析:3.[单选题]数据可视化data visualization，导入_哪个包？A)A: sklearn.linear_modelB)B: sklearn.model_selectionC)C: matplotlib.pylabD)D: sklearn.metrics答案:D解析:4.[单选题]dropout作为常用的函数，它能起到什么作用A)没有激活函数功能B)一种正则化方式C)一种图像特征处理算法D)一种语音处理算法答案:B解析:5.[单选题]以下四个描述中，哪个选项正确的描述了XGBoost的基本核心思想A)训练出来一个一次函数图像去描述数据B)训练出来一个二次函数图像去描述数据C)不断地添加树，不断地进行特征分裂来生长一棵树，每次添加一个树，其实是学习一个新函数f(x)，去拟合上次预测的残差。

D)不确定答案:C解析:C)LSTM 神经网络模型使用门结构实现了对序列数据中的遗忘与记忆D)使用大量的文本序列数据对 LSTM 模型训练后，可以捕捉到文本间的依赖关系，训练好的模型就可以根据指定的文本生成后序的内容答案:B解析:7.[单选题]relu函数的作用是可以将小于（）的数输出为0A)-1B)0C)1D)x答案:B解析:8.[单选题]以下不是语料库的三点基本认识的是A)语料库中存放的是在语言的实际使用中真实出现出的语言材料。

B)语料库是以电子计算机为载体承载语言知识的基本资源，并不等于语言知识。

C)真实语料需要经过加工（分析和处理），才能成为有用的资源。

中科院矩阵分析与应用大作业1. 研究背景矩阵是数学领域中的重要概念之一，它在各个领域中都有广泛的应用。

在计算机科学中，矩阵常常用于图像处理、计算机视觉等领域；在数据分析中，矩阵则被用来描述数据之间的关系。

因此，深入研究矩阵的相关算法和应用，对于提高计算机科学和数据分析领域的研究水平具有重要意义。

2. 研究目的本次研究的主要目的是掌握矩阵分析的基本概念和相关算法，并将其应用于实际问题中，进一步提高对于矩阵分析的理解和应用能力。

3. 研究内容3.1 矩阵分解矩阵分解是矩阵分析中的一项重要任务，它将一个矩阵分解成为多个小的矩阵，从而更方便的进行处理。

常见的矩阵分解算法有：1.奇异值分解（SVD）2.QR分解3.LU分解4.特征值分解3.2 矩阵重构矩阵重构是指将矩阵进行转换、组合等操作，旨在从不同的角度探索和发现矩阵的内在规律。

常见的矩阵重构算法有：1.矩阵乘法2.矩阵转置3.矩阵拼接4.矩阵切片3.3 矩阵应用矩阵在各个领域的应用非常广泛，下面列举几个常见的应用场景：1.图像处理：将图像转化成为矩阵，对其进行矩阵分解、矩阵重构等操作，从而实现图像降噪、图像识别等功能。

2.推荐系统：利用矩阵分解的方法将原始数据转化为矩阵，再对其进行推荐系统的处理，从而为用户提供更好的推荐服务。

3.聚类分析：将大量数据转化为矩阵，从而利用聚类算法对其进行分析，发现数据之间的关系，进一步深入研究数据的内在规律。

4. 研究通过对于矩阵分解、矩阵重构、矩阵应用等领域的研究，我们可以得到以下：1.奇异值分解、QR分解、LU分解、特征值分解等矩阵分解算法各有优缺点，在实际应用中应该根据具体情况选用不同的算法。

2.矩阵乘法、矩阵转置、矩阵拼接、矩阵切片等矩阵重构算法可以帮助我们从不同的角度分析和处理矩阵，从而深入研究矩阵的内在规律。

3.矩阵在图像处理、推荐系统、聚类分析等领域有着广泛的应用，掌握矩阵分析算法可以帮助我们更好地解决实际问题。

大数据创新实践考试返回上一级单选题（共30题，每题2分）1 ．下面有关分类算法的准确率，召回率，F1 值的描述，错误的是：∙A．准确率是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率∙B．召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率∙C．正确率、召回率和 F 值取值都在0和1之间，数值越接近0，查准率或查全率就越高∙D．为了解决准确率和召回率冲突问题，引入了F1分数我的答案： B参考答案：C答案解析：正确率、召回率和 F 值取值都在0和1之间，数值越接近0，查准率或查全率就越高2 ．下列关于普查的缺点的说法中，正确的是：∙A．工作量较大，容易导致调查内容有限、产生重复和遗漏现象∙B．误差不易被控制∙C．对样本的依赖比较强∙D．评测结果不够稳定我的答案： A参考答案：A答案解析：工作量较大，容易导致调查内容有限、产生重复和遗漏现象3 ．鸿蒙操作系统的开发者是：∙A．微软公司∙B．百度公司华为公司∙D．阿里巴巴我的答案： C参考答案：C答案解析：华为公司4 ．推荐系统为客户推荐商品,自动完成个性化选择商品的过程,满足客户的个性化需求,推荐基于网站最热卖商品、客户所处城市、（）,推测客户将来可能的购买行为。

∙A．客户的朋友∙B．客户过去的购买行为和购买记录∙C．客户的兴趣爱好∙D．客户的个人信息我的答案： B参考答案：B答案解析：客户过去的购买行为和购买记录5 ． 2009年，甲型H1N1流感全球爆发，谷歌（5000万条记录数据，做了4.5亿不同数学模型）测算的结果与官方最后的数据相关性非常接近，达到了：∙A．77%∙B．97%∙C．67%∙D．87%我的答案： B参考答案：B答案解析： 97%6 ．根据不同的业务需求来建立数据模型,抽取最有意义的向量,决定选取哪种方法的数据分析角色人员是：∙A．数据管理人员数据分析人员∙C．研究人员∙D．软件工程师我的答案： C参考答案：C答案解析：研究人员7 ．一切皆可试，大数据分析的效果好坏，可以通过模拟仿真或者实际运行来验证，这体现了大数据思维维度中的：∙A．相关思维∙B．因果思维∙C．定量思维∙D．实验思维我的答案： D参考答案：D答案解析：实验思维8 ． Hadoop的作者是：∙A．Martin Fowler∙B．Kent Beck∙C．Doug cutting∙D．BILL我的答案： C参考答案：C答案解析： Doug cutting9 ． ENIAC诞生于哪一年：∙A．1946年1938年∙C．1940年∙D．1942年我的答案： A参考答案：A答案解析： 1946年10 ．大数据环境下的隐私担忧，主要表现为：∙A．个人信息的被识别与暴露∙B．用户画像的生成∙C．恶意广告的推送∙D．病毒入侵我的答案： A参考答案：A答案解析：个人信息的被识别与暴露11 ．当今时代步入了一个信息化助力社会全方位创新的重要时期，具体包括：∙A．云计算∙B．物联网∙C．移动互联和人工智能∙D．以上都是我的答案： D参考答案：D答案解析：以上都是12 ．人类的思维模式不包括哪一种：∙A．逻辑思维∙B．直观思维∙C．胡乱思维∙D．顿悟思维我的答案： C参考答案：C答案解析：胡乱思维13 ．数据、信息、知识三者之间的变化趋势是：∙A．价值递减∙B．价值递增∙C．价值先增后减∙D．价值不变我的答案： B参考答案：B答案解析：价值递增14 ．云计算分层架构不包括：∙A．IaaS∙B．PaaS∙C．SaaS∙D．YaaS我的答案： D参考答案：D答案解析： YaaS15 ．以下说法错误的是：∙A．计算就是物理计算∙B．数据的内涵发生变化搜索就是计算∙D．计算的内涵发生了变化我的答案： A参考答案：A答案解析：计算就是物理计算16 ．以下几种模型方法属于判别式模型(Discriminative Model)的有（）1)混合高斯模型2)条件随机场模型 3)区分度训练4)隐马尔科夫模型：∙A．2,3∙B．1,4∙C．2,4∙D．1,3我的答案： A参考答案：A答案解析： 2,317 ．数据清洗的方法不包括：∙A．噪声数据清除∙B．一致性检查∙C．重复数据记录处理∙D．缺失值处理我的答案： C参考答案：C答案解析：重复数据记录处理18 ．人类利用信息的历史，经历了（）次革命，促生了数据大爆炸。

第1篇一、基础知识与理论1. 请简述大数据的概念及其与传统数据处理的区别。

2. 请解释什么是Hadoop，并简要说明其组成部分。

3. 请简述MapReduce的核心思想及其在Hadoop中的应用。

4. 请描述HDFS（Hadoop分布式文件系统）的工作原理及其优势。

5. 请说明YARN（Yet Another Resource Negotiator）的作用及其在Hadoop中的地位。

6. 请解释什么是Spark，以及它与传统的大数据处理技术相比有哪些优势。

7. 请描述Spark的架构及其核心组件。

8. 请说明什么是Hive，并简要介绍其作用。

9. 请解释什么是HBase，以及它在大数据中的应用场景。

10. 请说明什么是NoSQL，并列举几种常见的NoSQL数据库及其特点。

二、Hadoop生态系统1. 请介绍Hadoop生态系统中常用的数据处理工具，如Hive、Pig、Spark等。

2. 请说明Hadoop生态系统中常用的数据分析工具，如Elasticsearch、Kafka、Flume等。

3. 请解释Hadoop生态系统中数据存储解决方案，如HDFS、HBase、Cassandra等。

4. 请描述Hadoop生态系统中常用的数据仓库解决方案，如Apache Hudi、Delta Lake等。

5. 请说明Hadoop生态系统中常用的数据可视化工具，如Tableau、Power BI、D3.js等。

三、大数据技术1. 请简述大数据技术中的数据清洗、数据集成、数据存储、数据挖掘等基本概念。

2. 请介绍大数据技术中的数据挖掘算法，如聚类、分类、关联规则等。

3. 请说明大数据技术中的数据可视化方法及其在数据分析中的应用。

4. 请描述大数据技术中的实时数据处理技术，如流处理、事件驱动等。

5. 请介绍大数据技术中的机器学习算法及其在数据分析中的应用。

四、大数据应用案例1. 请列举大数据技术在金融、医疗、电商、物联网等领域的应用案例。

人工智能与信息社会2019尔雅答案人工智能与信息社会2019尔雅答案第一章1.AI时代主要的人机交互方式为()。

DA、鼠标、鼠标B、键盘、键盘C、触屏、触屏D、语音+视觉视觉2.2016年3月,人工智能程序()在韩国首尔以4:1的比分战胜的人类围棋冠军李世石。

AA、AlphaGoB、DeepMindC、DeepblueD、AlphaGo Zero3.Cortana是()推出的个人语音助手。

CA、苹果、苹果B、亚马逊、亚马逊C、微软、微软D、阿里巴巴、阿里巴巴4.首个在新闻报道的翻译质量和准确率上可以比肩人工翻译的翻译系统是()。

CA、苹果、苹果B、谷歌、谷歌C、微软、微软D、科大讯飞、科大讯飞5.相较于其他早期的面部解锁,iPhone X的原深感摄像头能够有效解决的问题是()。

CA、机主需要通过特定表情解锁手机、机主需要通过特定表情解锁手机B、机主是否主动解锁手机、机主是否主动解锁手机C、机主平面照片能够解锁手机、机主平面照片能够解锁手机D、机主双胞胎解锁手机、机主双胞胎解锁手机6.属于家中的人工智能产品的有()。

ABDA、智能音箱、智能音箱B、扫地机器人、扫地机器人C、声控灯、声控灯D、个人语音助手、个人语音助手7.谷歌相册与传统手机相册最大不同点是()。

ABEA、根据照片内容自动添加标记、根据照片内容自动添加标记B 、根据不同标记进行归类和搜索、根据不同标记进行归类和搜索C 、自动对照片进行美颜、自动对照片进行美颜D 、定时备份照片、定时备份照片E 、人脸识别和搜索、人脸识别和搜索8.目前外科手术领域的医用机器人的优点有()。

ABA 、定位误差小、定位误差小B 、手术创口小、手术创口小C 、不需要人类医生进行操作、不需要人类医生进行操作D 、能够实时监控患者的情况、能够实时监控患者的情况E 、可以帮助医生诊断病情、可以帮助医生诊断病情9.智能推荐系统的特点包括()。

ABCDA 、根据用户的购买记录记忆用户的偏好、根据用户的购买记录记忆用户的偏好B 、根据浏览时间判断商品对用户的吸引力、根据浏览时间判断商品对用户的吸引力C 、推荐用户消费过的相关产品、推荐用户消费过的相关产品D 、根据用户的喜好进行相关推荐、根据用户的喜好进行相关推荐10.一般来说,扫地机器人必需的传感器有()。

在线教育个性化学习推荐系统系统架构设计目录第一节总体架构设计 (3)一、数据采集层 (3)二、数据处理层 (5)三、数据分析层 (7)四、服务提供层 (9)五、用户交互层 (11)第二节功能模块划分 (13)一、用户管理模块 (13)二、课程内容管理模块 (15)三、数据分析与挖掘模块 (17)四、个性化推荐模块 (19)五、反馈与评价模块 (21)声明：本文内容来源于公开渠道或根据行业大模型生成，对文中内容的准确性不作任何保证。

本文内容仅供参考，不构成相关领域的建议和依据。

第一节总体架构设计一、数据采集层在线教育个性化学习推荐系统的核心在于对大数据的采集、处理和应用。

数据采集层作为整个系统的基石，负责收集各类数据，为后续的个性化学习推荐提供数据支持。

（一）数据源1、在线教育平台用户数据：收集用户的注册信息、学习进度、成绩、反馈等数据。

2、学习内容数据：包括课程描述、知识点、习题、答案等与学习资源相关的数据。

3、用户行为数据：记录用户在学习过程中的点击、浏览、搜索、点赞、评论等行为数据。

4、外部数据：引入社会热点、行业动态、考试信息等外部数据，丰富系统数据源。

（二）数据收集技术1、爬虫技术：通过爬虫程序从各类在线教育网站、社交媒体等渠道收集相关数据。

2、API接口：与第三方服务供应商建立API接口，实现数据的自动收集和传输。

3、数据分析工具：利用数据分析工具对数据进行预处理、清洗和整合，确保数据质量。

4、数据存储技术：采用分布式存储技术，确保大规模数据的存储和高效访问。

（三）数据预处理1、数据清洗：去除重复、错误、无关数据，确保数据的准确性和完整性。

2、数据整合：将来自不同来源的数据进行整合，形成统一的数据格式和标准。

3、特征提取：从原始数据中提取关键特征，为后续的模型训练提供有效数据。

4、数据加密：对敏感数据进行加密处理，保护用户隐私和数据安全。

数据采集层作为在线教育个性化学习推荐系统的第一道关卡，其重要性不言而喻。

推荐系统搭建全程图文攻略一．推荐系统架构简介整体推荐架构图：1.推荐整体从数据处理开始，默认数据从关系型数据到每天增量导入到hive，在hive中通过中间表和调用python文件等一系列操作，将数据处理为算法数学建模的入口数据，这里只是模拟一下，所以用一个scala文件产生所有准备数据，并直接load到hive中去做数据处理2.数据处理完以后开始数学建模，通过recommend.scala文件对逻辑回归算法的调用，产生模型文件，将三个模型文件拷贝到dubbox项目的响应目录，启动项目，访问测试整个过程默认已经有hive环境，intellij idea的环境，并且可以执行scala文件流程如下：Scala文件产生数据load到hive，处理数据recommond.scala调用逻辑回归算法计算模型，生成模型文件将模型文件拷贝到项目制定目录，运行项目浏览器访问测试二．数据预处理1.创建测试数据通过DataGenerator类创建数据，参见附件DataGenerator.scala文件，传入参数两个，数据条数和输出目录比如：100000 E:\推荐系统\资料\hitop会输出三个文件2.hive建表真实的生产场景涉及到大概五十张表的字段，这里全部简化流程，直接给出最终的三张表：应用词表用户历史下载表正负例样本表建表语句：应用词表：CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS dim_rcm_hitop_id_list_ds(hitop_id STRING,name STRING,author STRING,sversion STRING,ischarge SMALLINT,designer STRING,font STRING,icon_count INT,stars DOUBLE,price INT,file_size INT,comment_num INT,screen STRING,dlnum INT)row format delimited fields terminated by '\t';用户历史下载表：CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS dw_rcm_hitop_userapps_dm(device_id STRING,devid_applist STRING,device_name STRING,pay_ability STRING)row format delimited fields terminated by '\t';正负例样本表：CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS dw_rcm_hitop_sample2learn_dm(label STRING,device_id STRING,hitop_id STRING,screen STRING,en_name STRING,ch_name STRING,author STRING,sversion STRING,mnc STRING,event_local_time STRING,interface STRING,designer STRING,is_safe INT,icon_count INT,update_time STRING,stars DOUBLE,comment_num INT,font STRING,price INT,file_size INT,ischarge SMALLINT,dlnum INT)row format delimited fields terminated by '\t';3.load数据分别往三张表load数据：用户词表：load data local inpath '/opt/sxt/recommender/script/applist.txt' into table dim_rcm_hitop_id_list_ds;用户历史下载表：load data local inpath '/opt/sxt/recommender/script/userdownload.txt' into table dw_rcm_hitop_userapps_dm;正负例样本表：load data local inpath '/opt/sxt/recommender/script/sample.txt' into table dw_rcm_hitop_sample2learn_dm;4.构建训练数据1.创建临时表CREATE TABLE IF NOT EXISTS tmp_dw_rcm_hitop_prepare2train_dm(device_id STRING,label STRING,hitop_id STRING,screen STRING,ch_name STRING,author STRING,sversion STRING,mnc STRING,interface STRING,designer STRING,is_safe INT,icon_count INT,update_date STRING,stars DOUBLE,comment_num INT,font STRING,price INT,file_size INT,ischarge SMALLINT,dlnum INT,idlist STRING,device_name STRING,pay_ability STRING)row format delimited fields terminated by '\t';CREATE TABLE IF NOT EXISTS dw_rcm_hitop_prepare2train_dm (label STRING,features STRING)row format delimited fields terminated by '\t';2.训练数据预处理过程首先将数据从正负例样本和用户历史下载表数据加载到临时表中INSERT OVERWRITE TABLE tmp_dw_rcm_hitop_prepare2train_dm SELECTt2.device_id,bel,t2.hitop_id,t2.screen,t2.ch_name,t2.author,t2.sversion,t2.mnc,t2.interface,t2.designer,t2.is_safe,t2.icon_count,to_date(t2.update_time),t2.stars,ment_num,t2.font,t2.price,t2.file_size,t2.ischarge,t2.dlnum,t1.devid_applist,t1.device_name,t1.pay_abilityFROM(SELECTdevice_id,devid_applist,device_name,pay_abilityFROMdw_rcm_hitop_userapps_dm) t1RIGHT OUTER JOIN(SELECTdevice_id,label,hitop_id,screen,ch_name,author,sversion,IF (mnc IN ('00','01','02','03','04','05','06','07'), mnc,'x') AS mnc,interface,designer,is_safe,IF (icon_count <= 5,icon_count,6) AS icon_count,update_time,stars,IF ( comment_num IS NULL,0,IF ( comment_num <= 10,comment_num,11)) AS comment_num,font,price,IF (file_size <= 2*1024*1024,2,IF (file_size <= 4*1024*1024,4,IF (file_size <= 6*1024*1024,6,IF (file_size <= 8*1024*1024,8,IF (file_size <= 10*1024*1024,10,IF (file_size <= 12*1024*1024,12,IF (file_size <= 14*1024*1024,14,IF (file_size <= 16*1024*1024,16,IF (file_size <= 18*1024*1024,18,IF (file_size <= 20*1024*1024,20,21)))))))))) AS file_size,ischarge,IF (dlnum IS NULL,0,IF (dlnum <= 50,50,IF (dlnum <= 100,100,IF (dlnum <= 500,500,IF (dlnum <= 1000,1000,IF (dlnum <= 5000,5000,IF (dlnum <= 10000,10000,IF (dlnum <= 20000,20000,20001)))))))) AS dlnumFROMdw_rcm_hitop_sample2learn_dm) t2ON (t1.device_id = t2.device_id);然后再利用python脚本处理格式这里要先讲python脚本加载到hive中ADD FILE /opt/sxt/recommender/script/dw_rcm_hitop_prepare2train_dm.py;可以通过list files;查看是不是python文件加载到了hivePython文件：dw_rcm_hitop_prepare2train_dm.py在hive语句中调用python脚本INSERT OVERWRITE TABLE dw_rcm_hitop_prepare2train_dmSELECTTRANSFORM (t.*)USING 'python dw_rcm_hitop_prepare2train_dm.py'AS (label,features)FROM(SELECTlabel,hitop_id,screen,ch_name,author,sversion,mnc,interface,designer,icon_count,update_date,stars,comment_num,font,price,file_size,ischarge,dlnum,idlist,device_name,pay_abilityFROMtmp_dw_rcm_hitop_prepare2train_dm) t;3.导出训练数据将处理完成后的训练数据导出用做线下训练的源数据insert overwrite local directory '/opt/data/traindata' row format delimited fields terminated by '\t' select * from dw_rcm_hitop_prepare2train_dm;注：这里是将数据导出到本地，方便后面再本地模式跑数据，导出模型数据。

推荐系统简介随着互联网的发展和信息爆炸式增长，我们在日常生活中面临的信息量越来越庞大。

在这个海量信息的世界中，如何找到我们感兴趣的内容变得越来越困难。

推荐系统应运而生，成为我们获取个性化、精准信息的有力工具。

一、推荐系统的背景和意义在过去，人们常常依靠口碑推荐或者专家的建议来获取信息。

虽然这种方式能够解决信息过载的问题，但是它存在两个主要的局限：一是依赖于人的主观判断，容易受到个体差异和情绪波动的影响；二是无法应对大规模的数据量和复杂的信息结构。

推荐系统的出现解决了这些问题，通过分析用户的历史行为和偏好，能够向用户提供个性化的、符合他们兴趣的信息。

推荐系统不仅仅可以帮助我们发现新的电影、音乐和书籍，它还可以为电商平台提供适合用户购买的产品，为新闻媒体提供用户感兴趣的新闻推荐，甚至可以为个人定制化的健康管理和学习计划。

推荐系统的应用范围广泛，对于提高用户的满意度、促进消费和增加平台的粘性具有重要意义。

二、推荐系统的基本原理推荐系统的核心目标是预测用户对物品的评分或者购买意愿，从而为用户推荐感兴趣的物品。

在实际应用中，推荐系统的基本原理可以分为两类：基于内容的推荐和协同过滤推荐。

基于内容的推荐是根据物品的属性和用户的偏好进行匹配。

它通过对物品进行特征提取和向量化，并与用户的历史行为进行比较，找到最匹配的物品进行推荐。

这种方法适用于物品属性明确、可度量的领域，如图书、电影等。

协同过滤推荐则是基于用户的历史行为和兴趣进行推荐。

它通过分析用户的行为模式，找到与其兴趣相似的其他用户，然后将这些用户喜欢的物品推荐给目标用户。

协同过滤推荐分为两类：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。

基于用户的协同过滤是通过找到兴趣相似的其他用户，将他们喜欢的物品推荐给目标用户；基于物品的协同过滤则是通过找到与目标用户喜欢的物品相似的其他物品，进行推荐。

在实际应用中，推荐系统通常是综合使用基于内容的推荐和协同过滤推荐，通过不同算法的融合来实现更准确、个性化的推荐。

人工智能导论试卷加答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 以下哪项不是人工智能的主要研究领域？A. 机器学习B. 自然语言处理C. 量子计算D. 计算机视觉答案：C2. 以下哪种算法不属于深度学习？A. 卷积神经网络（CNN）B. 循环神经网络（RNN）C. 决策树D. 长短时记忆网络（LSTM）答案：C3. 在机器学习领域，以下哪项技术不属于监督学习？A. 线性回归B. 逻辑回归C. K-均值聚类D. 决策树答案：C4. 以下哪种编程语言在人工智能领域应用最广泛？A. PythonB. JavaC. C++D. Ruby答案：A5. 在自然语言处理领域，以下哪种技术不属于词嵌入？A. Word2VecB. Doc2VecC. Sentiment AnalysisD. GloVe答案：C二、填空题（每题2分，共20分）6. 人工智能的三要素是：算法、数据和______。

答案：计算能力7. 机器学习可以分为监督学习、无监督学习和______。

答案：半监督学习8. 在深度学习中，卷积神经网络主要用于解决______问题。

答案：图像识别9. 强化学习中的智能体通过与环境的交互来学习达到______。

答案：最大回报10. 在自然语言处理领域，词嵌入技术可以将单词映射到______空间。

答案：高维三、判断题（每题2分，共20分）11. 人工智能就是让计算机像人类一样思考。

（）答案：错误12. 深度学习是机器学习的一个子领域。

（）答案：正确13. 监督学习需要大量的标注数据进行训练。

（）答案：正确14. 量子计算是人工智能的一个主要研究领域。

（）答案：错误15. 机器学习算法可以分为有监督学习和无监督学习两大类。

（）答案：正确四、简答题（每题10分，共30分）16. 简述机器学习的主要应用领域。

答案：机器学习的主要应用领域包括：（1）图像识别与处理：如人脸识别、物体识别、图像分割等；（2）自然语言处理：如机器翻译、情感分析、语音识别等；（3）推荐系统：如个性化推荐、广告推送等；（4）金融领域：如股票预测、信用评分、风险管理等；（5）生物信息学：如基因序列分析、蛋白质结构预测等；（6）其他领域：如无人驾驶、机器人、智能家居等。

机器学习理论与方法知到章节测试答案智慧树2023年最新同济大学第一章测试1.机器学习是研究发现数据模型的算法并利用这些模型做出决策。

（）参考答案:对2.机器学习通常要经过数据选择，模型训练，模型优化矫正等过程。

（）参考答案:对3.决策树模型是一种典型的聚类模型。

（）参考答案:错4.决策树是随机森林模型的子结构。

（）参考答案:对5.以下哪种情况适合使用SVM算法（）。

参考答案:单细胞分类6.关于机器学习的基本流程，下列顺序正确的是（）。

参考答案:建模—评价—改进7.监督式学习根据输出形式可分为（）。

参考答案:分类和回归8.机器学习根据学习方式可分为（）。

参考答案:监督学习;无监督学习;强化学习;半监督学习9.朴素贝叶斯适合下列哪种场景分析（）。

参考答案:消费者细分;情感分析10.机器学习根据模型性质可分为（）。

参考答案:非线性模型;线性模型第二章测试1.若非零矩阵A满足A=O，则A+E与A-E均可逆（）参考答案:对2.矩阵的特征值为（）参考答案:-13.设P(A)=0.4，P(B)=0.7，事件A，B相互独立，则P(B-A)=（）参考答案:0.424.已知离散型随机变量X可取值{-3,-1,0,2},且取这些值的概率依次为，则b的取值为2 （）参考答案:对5.若随机变量X服从N(5,4)的分布，若P(X＞c)=P(X＜c)，则c=（）参考答案:56.事件A，B，C至少有一个发生可以表示为。

（）参考答案:对7.事件A与B互不相容，是指P(AB)=P(A)P(B) 。

( )参考答案:对8.下列关于矩阵的运算法则正确的是（）。

参考答案:(AB)C=A(BC);(A+B)C=AC+BC;(A t)t=A9.假设A和B都是同阶可逆矩阵，且A为对称矩阵，则下列等式成立的为（）。

参考答案:(AB t)-1=A-1(B-1)t10.假设感染了新冠病毒的病人中感到身体发热的概率为0.88，病人感染新冠病毒的概率为0.001，病人发热的概率为0.02，则如果检测到一个病人发热，则判断他感染了新冠病毒的概率为（）。

数据挖掘考试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 数据挖掘的主要任务不包括以下哪一项？A. 分类B. 聚类C. 预测D. 数据清洗答案：D2. 以下哪个算法不是用于分类的？A. 决策树B. 支持向量机C. K-meansD. 神经网络答案：C3. 在数据挖掘中，关联规则挖掘主要用于发现以下哪种类型的模式？A. 序列模式B. 分类模式C. 频繁项集D. 聚类模式答案：C4. 以下哪个指标不是用于评估分类模型性能的？A. 准确率B. 召回率C. F1分数D. 马氏距离答案：D5. 在数据挖掘中，以下哪个算法是用于聚类的？A. K-meansB. 逻辑回归C. 随机森林D. 支持向量机答案：A6. 以下哪个选项不是数据挖掘过程中的步骤？A. 数据预处理B. 模式发现C. 结果评估D. 数据存储答案：D7. 在数据挖掘中，异常检测的主要目的是识别以下哪种类型的数据？A. 频繁出现的模式B. 罕见的模式C. 预测未来的数据D. 聚类的数据答案：B8. 以下哪个选项不是数据挖掘中常用的数据预处理技术？A. 数据清洗B. 数据集成C. 数据变换D. 数据压缩答案：D9. 在数据挖掘中，以下哪个算法是用于特征选择的？A. 主成分分析B. 线性判别分析C. 支持向量机D. 决策树答案：D10. 以下哪个选项不是数据挖掘中常用的数据表示方法？A. 决策树B. 向量空间模型C. 邻接矩阵D. 频率分布表答案：D二、多项选择题（每题3分，共15分）11. 数据挖掘中常用的聚类算法包括哪些？A. K-meansB. 层次聚类C. DBSCAND. 支持向量机答案：A、B、C12. 在数据挖掘中，以下哪些是关联规则挖掘的典型应用场景？A. 市场篮分析B. 异常检测C. 推荐系统D. 社交网络分析答案：A、C13. 数据挖掘中，以下哪些是分类模型评估的常用指标？A. 准确率B. 召回率C. ROC曲线D. 马氏距离答案：A、B、C14. 在数据挖掘中，以下哪些是特征工程的步骤？A. 特征选择B. 特征提取C. 特征变换D. 数据清洗答案：A、B、C15. 数据挖掘中，以下哪些是数据预处理的常见任务？A. 缺失值处理B. 异常值检测C. 数据规范化D. 数据压缩答案：A、B、C三、简答题（每题10分，共30分）16. 请简述数据挖掘中分类和聚类的主要区别。

生成式对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）是一种深度学习技术，通过两个神经网络模型的竞争与合作，实现对数据的生成和识别。

个性化推荐系统是一种根据用户的兴趣和行为，为用户推荐个性化内容的智能系统。

本文将探讨如何利用生成式对抗网络构建个性化推荐系统，并对其应用进行讨论。

一、GAN技术简介生成式对抗网络包括生成器和判别器两个模型，生成器负责生成数据，判别器则负责识别生成的数据是否真实。

两者通过对抗训练，相互竞争和合作，最终实现对数据的生成和识别。

这一技术在图像生成、文本生成等领域取得了显著的成果，也可以应用于个性化推荐系统的构建。

二、GAN在个性化推荐系统中的应用在个性化推荐系统中，生成式对抗网络可以用来生成用户的兴趣偏好特征。

通过训练生成器模型，可以生成符合用户兴趣的特征向量，而判别器模型可以用来识别用户的真实兴趣特征。

通过这种方式，可以实现对用户兴趣的准确把握，从而实现更加个性化的推荐。

三、利用GAN生成用户画像个性化推荐系统的核心在于对用户兴趣的精准了解。

而生成式对抗网络可以通过用户历史行为数据，生成用户的兴趣画像。

这种用户画像包括用户的兴趣领域、偏好类型、行为习惯等方面的特征，可以更好地帮助个性化推荐系统进行推荐内容的匹配。

四、GAN生成的数据增强个性化推荐系统需要大量的数据支撑，而有时候真实数据并不够充足。

通过生成式对抗网络可以生成符合真实数据分布的假数据，从而进行数据增强，提高推荐系统的性能和准确度。

五、GAN在个性化推荐系统中的挑战虽然生成式对抗网络在个性化推荐系统中有着广阔的应用前景，但是也面临一些挑战。

首先是对用户数据的隐私保护，生成式对抗网络需要大量用户数据进行训练，如何在保证用户隐私的前提下应用GAN技术是一个亟待解决的问题。

其次是对生成数据的真实性和有效性的验证，生成式对抗网络生成的数据需要经过严格的验证才能应用到个性化推荐系统中。