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[主观题]

推荐系统通过研究用户的兴趣爱好,帮助用户从大数据中发觉自己潜在的需求,进行个性化推荐,缓解或解决信息过载问题。

提问人:网友amitabha 发布时间:2022-01-07
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第1题
在数据挖掘中,数据清洗的任务是将不完全或有噪声的数据预先去掉。
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第2题
学界大数据中,对大数据感知与表示的研究目的是()。

A、如何高效的采集和整合不同的数据源的数据

B、处理数据规模巨大性及数据内容复杂性导致计算高度复杂性

C、应对大数据在数据规模上的巨大性及数据内容的复杂性特点

D、应对大数据在数据覆盖面广的现实需求

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第3题
以下哪一项不属于研究大数据的意义

A、如何利用大规模数据,发掘其潜在价值,是赢得核心竞争力的关键

B、研究大数据最重要的意义是预测

C、大数据的潜在价值和增在速度正在改变着人类的工作、生活和思维方式

D、目前各个国家的大数据处理技术已相当成熟

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第4题
基于内容推荐方法根据用户兴趣模型与每一个物项特征模型之间的相似性来进行推荐。
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第5题
基于用户的协同过滤推荐方法是根据用户相似性进行推荐。
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第6题
基于物项的协同过滤推荐方法是根据物项相似性推荐。
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第7题
大数据存储方面,主要涉及关键技术包括:计算机集群、分布式文件系统、NoSQL数据模型。
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第8题
大数据处理和分析,代表性关键技术包括:MapReduce批处理、Storm流计算。
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第9题
今有关系X和Y结构相同,且各有10个元组,那么这两个关系的笛卡尔积运算结果的元组个数n满足如下条件( )。

A、n=10

B、n=20

C、

D、n=15

E、n=1

F、n=0

G、n=100

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第10题
今有关系X和Y结构相同,且各有10个元组,那么这两个关系的并运算结果的元组个数n满足如下条件( )。

A、n=10

B、n=15

C、n=20

D、

E、

F、

G、

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