1、
2025年大学大一（人工智能技术应用）智能推荐系统试题及答案
（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______
第I卷（选择题，共40分）
答题要求：本卷共8小题，每小题5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. 智能推荐系统的核心算法中，能够根据用户的历史行为数据构建用户画像的是（ ）
A. 基于内容的推荐算法
B. 协同过滤算法
C. 深度学习算法
D. 关联规则算法
答案：A
2. 以下哪项不属于智能推荐系统的主要应用场景（ ）
A. 电商平台商品推荐
B. 社交网络好友推荐
2、C. 搜索引擎结果排序
D. 操作系统文件管理
答案：D
3. 在协同过滤算法中，基于用户的协同过滤主要是通过计算（ ）来推荐物品
A. 用户之间的相似度
B. 物品之间的相似度
C. 用户与物品的关联度
D. 以上都不对
答案：A
4. 智能推荐系统中，为了提高推荐的准确性，通常会采用（ ）技术来处理数据稀疏问题
A. 数据填充
B. 降维
C. 特征提取
D. 以上都是
答案：D
5. 基于深度学习的推荐算法中，常用的网络结构不包括（ ）
A. 卷积神经网络
B. 循环神经网络
C. 决策树
D. 深度神经网络
答案：C
6.
3、 智能推荐系统在处理冷启动问题时，以下哪种方法适用于新用户（ ）
A. 基于内容的推荐
B. 随机推荐
C. 热门推荐
D. 以上都可以
答案：A
......
第II卷（非选择题，共60分）
简答题（共20分）
答题要求：简要回答问题，语言简洁明了，条理清晰。
1. 简述智能推荐系统的工作流程。（10分）
首先收集用户的行为数据，包括浏览历史、购买记录等。然后对数据进行清洗和预处理。接着运用合适的算法，如基于内容的推荐算法、协同过滤算法等构建用户画像和推荐模型。最后根据模型为用户生成个性化的推荐列表。
2. 对比基于内容的推荐算法和协同过滤算法的
4、优缺点。（10分）
基于内容的推荐算法优点是能很好地利用物品的内容信息，可解释性强，适合处理冷启动问题；缺点是难以发现用户潜在兴趣，依赖高质量内容特征提取。协同过滤算法优点是能发现用户间潜在兴趣相似性，推荐新颖；缺点是存在数据稀疏和冷启动问题，推荐结果受历史数据影响大。
分析题（共15分）
答题要求：结合给定材料，分析相关问题，阐述自己的观点。
材料：在某电商平台的智能推荐系统中，发现部分用户对推荐的商品兴趣不高。经过分析，发现推荐算法在处理用户购买行为数据时，没有充分考虑到商品的时效性。例如，一些季节性商品在非销售季节被大量推荐给用户。
1. 请分析该推荐系统出现问题的
5、原因。（八分）
该推荐系统出现问题的原因在于没有充分考虑商品的时效性。在处理用户购买行为数据时，只是单纯依据历史数据进行推荐，没有结合当下商品的销售季节等时效性因素。导致在非销售季节大量推荐季节性商品，无法满足用户当前实际需求，从而使得用户对推荐商品兴趣不高。
2. 针对该问题，提出改进建议。（7分）
可以增加商品时效性的判断机制，在收集和分析用户行为数据时，同时获取商品的销售时间等时效性信息。在构建推荐模型时，将时效性因素纳入考量，对于季节性商品，在非销售季节减少推荐，或者根据实时数据动态调整推荐策略，以提高推荐的准确性和用户满意度。
设计题（共15分）
答题要求：根据题目
6、要求，设计一个智能推荐系统的相关方案。
假设你要为一个在线音乐平台设计智能推荐系统，描述你将如何实现个性化推荐。（15分）
首先收集用户的音乐收听历史、收藏歌曲、创建的歌单等行为数据。对数据进行清洗和特征提取，例如提取歌曲的流派、时长、歌手风格等特征。然后可以采用基于内容的推荐算法，根据用户历史收听歌曲的特征，推荐相似风格的歌曲。也可结合协同过滤算法，找到与目标用户兴趣相似的其他用户，推荐他们喜欢的歌曲。还可以利用深度学习算法，构建深度神经网络模型，通过大量数据训练，更精准地捕捉用户兴趣，实现个性化推荐。同时，不断优化推荐模型，根据用户反馈实时调整推荐策略，提高推荐的准确性和用户体验。
7、
论述题（共10分）
答题要求：结合所学知识，对给定主题进行深入论述。
论述智能推荐系统在信息过载时代的重要性。（10分）
在信息过载时代，海量的信息让用户难以快速准确地找到自己需要的内容。智能推荐系统通过对用户行为数据的分析和挖掘，能够为用户提供个性化的信息推荐。它可以精准地了解用户的兴趣和需求，将符合用户偏好的信息呈现给用户，大大节省了用户筛选信息的时间和精力。同时，对于信息提供者来说，智能推荐系统有助于提高信息的传播效率和价值，让优质信息能够更精准地触达目标用户。此外，智能推荐系统还能促进信息的合理分配，避免用户被大量无用信息淹没，在信息过载的环境中实现信息的有效流通和利用，所以其在信息过载时代具有极其重要的意义。
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