(9)推荐系统
2019年大数据测试答案
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)
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。
人工智能导论考核试卷
3. CNN通过卷积和池化操作提取图像特征，降低参数数量，提高模型泛化能力，从而提高图像识别准确性。
4.伦理问题：隐私保护、算法偏见、责任归属。解决策略：制定伦理准则、透明度提升、多样化团队、责任追溯机制。
1.人工智能包括以下哪些技术领域？()
A.机器学习
B.语音识别
C.量子计算
D.数据挖掘
E.虚拟现实
2.以下哪些属于监督学习算法？()
A.支持向量机
B.决策树
C. K-均值聚类
D.线性回归
E.随机森林
3.深度学习中的卷积神经网络（CNN）主要用于哪些任务？()
A.图像分类
B.语音识别
C.自然语言处理
D.视频分析
人工智能导论考核试卷
考生姓名：__________答题日期：__________得分：__________判卷人：__________
一、单项选择题（本题共20小题，每小题1分，共20分，在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）
1.以下哪个不是人工智能的研究领域？()
A.机器学习
B.深度学习
D.随机森林
E.支持向量回归
9.以下哪些是推荐系统中的冷启动问题？()
A.用户冷启动
B.项目冷启动
C.模型冷启动
D.数据冷启动
E.系统冷启动
10.以下哪些是迁移学习的主要挑战？()
A.数据分布差异
B.标签空间不匹配
C.模型泛化能力不足
D.源域数据不足
E.目标域数据过拟合
大数据分析技术考核试卷
15.以下哪个不是数据仓库的优点？（）
A.提供决策支持B.数据整合C.高度实时性D.易于维护
16.以下哪个不是流处理的特点？（）
A.实时性B.无序性C.可靠性D.批处理
17.在大数据分析中，以下哪种方法常用于数据降维？（）
A. PCA B. LDA C. K-means D. SVM
四、判断题（本题共10小题，每题1分，共10分，正确的请在答题括号中画√，错误的画×）
1.大数据分析主要关注数据的处理和分析，不需要考虑数据的来源。（）
2. Hadoop MapReduce是一种适合实时数据处理的技术。（）
3.在机器学习中，监督学习算法不需要标签数据。（）
4.数据挖掘是从大量数据中发掘隐藏的、未知的、有价值信息的过程。（）
D.事务处理
12.以下哪些是数据挖掘中的预测模型？（）
A.回归分析
B.分类分析
C.聚类分析
D.关联规则挖掘
13.以下哪些是大数据分析中的数据源？（）
A.社交媒体
B.传感器数据
C.企业内部数据
D.公开数据集
14.以下哪些是大数据安全与隐私的挑战？（）
A.数据泄露
B.法律合规
C.数据访问控制
D.数据质量
4.讨论在大数据分析中可能遇到的数据质量和隐私保护问题，并提出相应的解决策略。
标准答案
一、单项选择题
1. D
2. D
3. C
4. D
5. D
6. A
7. D
8. D
9. A
10. D
11. C
12. D
13. A
14. C
中科院矩阵分析与应用大作业
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。
安全网络数据挖掘与隐私保护技术考核试卷
4.技术上，使用加密算法保护数据传输和存储；策略上，制定严格的访问控制和数据使用规范，平衡隐私保护和数据挖掘需求。
13. D
14. B
15. D
16. A
17. C
18. D
19. B
20. A
二、多选题
1. ABC
2. ABC
3. ABC
4. ABD
5. AB
6. BD
7. ABCD
8. ABC
9. AB
10. ABCD
11. ABC
12. ABC
13. ABC
14. ABD
15. ABC
16. ABC
17. AB
8.在数据挖掘中，______是一种通过预测缺失数据值的方法，以提高数据质量。
（）
9. ______是一种保护数据隐私的技术，允许数据在不解密的情况下进行处理和分析。
（）
10.在网络数据分析中，______是指对用户在互联网上的行为和偏好进行跟踪和分析的过程。
（）
四、判断题（本题共10小题，每题1分，共10分，正确的请在答题括号中画√，错误的画×）
1.数据挖掘是从大量的数据中通过算法挖掘出有价值信息的过程。（）
2.在网络数据挖掘中，关联规则挖掘主要用于发现不同商品之间的购买关系。（）
3.数据脱敏是一种隐私保护技术，它涉及到数据的不可逆处理，以保证数据无法被还原。（）
4.支持向量机（SVM）是一种无监督学习算法，用于数据聚类。（）
5.大数据的“4V”特性包括：数据量（Volume）、数据类型（Variety）、处理速度（Velocity）和真实性（Veracity）。（）
大数据创新实践继续教育考试题及答案
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。
大数据方向_面试题目(3篇)
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。
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o 对商家而言： n 提供个性化服务，提高信任度和粘性 n 增加营收 n …
推荐系统之 系统结构
推荐系统之 评定标准
o 准确度：
打分系统 设 为用户u对物品i的实际评分， 为预测分
推荐系统之 评定标准
o 准确度：
推荐系统之 推荐算法初步
o 协同过滤 n User-based CF
n 找到和用户最近的其他用户，找到他们看/买过但当 前用户没看/买过的item，根据距离加权打分
n 找得分最高的推荐
推荐系统之 推荐算法初步
o 协同过滤 n Item-based CF
n 根据用户对 商品/内容的行为， 计算item和item 相似度，找到和 当前item最近的 进行推荐。
推荐系统之 推荐算法初步
推荐系统之 推荐算法初步
推荐系统之 推荐算法初步
o 小例子
n 计算这本书和其余7本书的相似度，推荐最近的： n 这里的结果为：
rank 1：Data Mining Your Website rank 2：Accelerating Custom Relationships: Using CRM … rank 3：Mastering Data Mining: The Art and Science… 其余未推荐…
n 计算匹配度
n 比如用余弦距离公式
推荐系统之 推荐算法初步
o 小例子 n 基于书名进行书推荐
n 一个用户对《Building data mining applications for CRM 》这本书感兴趣
n 从以下书中进行推荐
Building data mining applications for CRM Accelerating Customer Relationships: Using CRM and Relationship Technologies Mastering Data Mining: The Art and Science of Customer Relationship Management Data Mining Your Website Introduction to marketing Consumer behavior marketing research, a handbook Customer knowledge manag
推荐系统之 经典算法初步
o 基于内容的推荐 n 基于用户喜欢的item的属性/内容进行推荐 n 需要分析内容，无需考虑其他用户的行为 n 通常使用在文本相关产品上进行推荐 n Item通过内容(比如关键词)关联：
l 电影题材：爱情/探险/动作/喜剧/悬疑 l 标志特征：黄晓明/王宝强… l 年代：1995，2016… lo 相似度/距离定义
n 欧氏距离 n Jaccard相似度 n 余弦相似度 n Pearson相似度
推荐系统之 是什么
o 说人话版本： n 根据用户的： a) 历史行为 b) 社交关系 c) 兴趣点 d) 所处上下文环境 e) … 去判断用户的当前需求/感兴趣的item
推荐系统之 为什么
o 互联网大爆炸 => 信息过载 n 我们 n 一天会看到20mb左右的文字信息 n 会听到600mb左右声音信息 n 每秒看到2mb左右图像信息 n 每天有10w左右的新闻报道 n 每秒钟优酷土豆爱奇艺搜狐腾讯B站会多出时 长几百小时的视频 n 淘宝京东亚马逊当当一天上架上百w商品 n …
n 基于比对item内容进行推荐
推荐系统之 经典算法初步
o 基于内容的推荐 n 对于每个要推荐的内容，我们需要建立一份资料：
n 比如词kj在文件dj中的权重wij n 常用的方法比如TF-IDF
n 需要对用户也建立一份资料：
n 比如说定义一个权重向量(wc1,…,wck) n 其中wci表示第ki个词对用户c的重要度
推荐系统之 为什么
o 寻求解决信息过载的思路
o 思路变更
n 分类导航页 => 雅虎 n 搜索引擎 => 谷歌，必应，度娘
o But，人总是期望计算机尽量多地服务
n 我们不愿意去想搜索词 n 希望系统自动挖掘自己的兴趣点 n 希望系统能给我们surprise
o 今日头条，虾米音乐，电商猜你喜欢，豆瓣…
推荐系统之 评定标准
o 新颖度：给用户surprise(推荐他们不知道的商品) o 惊喜度：推荐和用户历史兴趣不相似，却满意的 o 信任度：提供可靠的推荐理由 o 实时性：实时更新程度 o …
推荐系统之 NetFlix
o 6年时间，48w用户的1亿+打分和评论，17770部电影。 o 2700+队伍，准确率提升10%，100w美元奖励。
推荐系统与应用
主要内容
n 互联网需求变更
1.推荐系统广泛应用 2.推荐系统需求 3.推荐系统结构与评估
n 推荐算法初步
1.基于内容推荐 2.协同过滤
n 推荐算法进阶
1.矩阵分解与隐语义模型
n 推荐系统案例
推荐系统之 是什么
每天都在有意识无意识地接触
推荐系统之 是什么
o 数学定义如下：
n 设C为全体用户集合 n 设S为全部商品/推荐内容集合 n 设u是评判把si推荐ci的好坏评判函数 n 推荐是对于c∈C，找到s∈S，使得u最大，即
Top N推荐 设R(u)为根据训练建立的模型在测试集上的推荐，
T(u)为测试集上用户的选择。
推荐系统之 评定标准
o 覆盖率： n 表示对物品长尾的发掘能力（推荐系统希望消 除马太效应）
推荐系统之 评定标准
o 多样性： n 表示推荐列表中物品两两之间的不相似性。设 s(i,j)表示物品i和j之间的相似度
推荐系统之 为什么
o 商家需要推荐系统吗？
n Netflix每年2/3的观看电影from推荐 n Google news推荐系统能带来额外38%的点击 n 亚马逊每年35%的销售额都来源于它的推荐 n 头条半数以上新闻和广告点击来源于推荐 n 京东一年推荐和广告带来几亿的营收 n …
推荐系统之 为什么