2025年推荐系统实时性优化算法测试题（含答案与解析）

一、单选题（共15题）

1.以下哪种算法可以显著提高推荐系统的实时性，同时保持较高的准确率？

A.梯度下降法

B.K最近邻算法

C.深度学习模型

D.线性回归

答案：C

解析：深度学习模型，尤其是基于Transformer的模型，如BERT和GPT，能够通过学习大量的用户行为数据，实现高实时性和高准确率的推荐。参考《深度学习推荐系统》2025版第4章。

2.在推荐系统中，以下哪种技术可以有效地处理冷启动问题？

A.用户画像

B.内容相似度

C.模型融合

D.模型自学习

答案：A

解析：用户画像技术通过构建用户