2025年互联网营销师基于用户画像的个性化推荐系统实战专题试卷及解析1
2025年互联网营销师基于用户画像的个性化推荐系统实战
专题试卷及解析
2025年互联网营销师基于用户画像的个性化推荐系统实战专题试卷及解析
第一部分：单项选择题（共10题，每题2分）
1、在构建用户画像时，以下哪项属于用户的静态属性？
A、最近浏览的商品类别
B、用户的购买频率
C、用户的性别和年龄
D、用户的搜索关键词
【答案】C
【解析】正确答案是C。用户画像的静态属性是指相对稳定、不易变化的基础信息，
如性别、年龄、地域、职业等。A、B、D选项描述的是用户的动态行为数据，会随着
时间推移而变化，属于动态属性。知识点：用户画像的静态属性与动态属性区分。易错
点：容易将用户的近期行为误认为是静态属性，需要明确“静态”指的是长期稳定的基础
特征。
2、协同过滤推荐算法主要依据的是哪项核心思想？
A、分析物品的内容特征进行推荐
B、挖掘用户之间的相似性或物品之间的相似性
C、根据用户的人口统计学特征进行推荐
D、利用知识图谱进行推理推荐
【答案】B
【解析】正确答案是B。协同过滤的核心思想是“物以类聚，人以群分”，它不依赖于
物品本身的内容，而是通过分析大量用户的历史行为数据，找到与目标用户兴趣相似的
用户群体（基于用户的协同过滤）或者与目标用户喜欢的物品相似的物品（基于物品的
协同过滤）来进行推荐。A选项是内容过滤算法的思想；C选项是基于人口统计学的推
荐；D选项是基于知识的推荐。知识点：主流推荐算法的核心原理。易错点：容易将协
同过滤与内容过滤混淆，关键区别在于是否依赖物品或用户的内在特征描述。
3、在个性化推荐系统中，用于评估推荐列表多样性的指标是？
A、准确率（Precision）
B、召回率（Recall）
C、覆盖率（Coverage）
D、点击率（CTR）
【答案】C
2025年互联网营销师基于用户画像的个性化推荐系统实战专题试卷及解析2
【解析】正确答案是C。覆盖率（Coverage）指的是推荐系统能够推荐出来的物品占
总物品集合的比例，覆盖率越高，说明推荐结果越多样化，越能发掘长尾物品。A、B选
项是衡量推荐准确性的指标；D选项是衡量商业效果的指标。知识点：推荐系统评估指
标。易错点：将“多样性”与“准确性”的评估指标混淆，多样性关注推荐结果的广度，而
准确性关注与用户真实兴趣的匹配度。
4、冷启动问题在个性化推荐中指的是？
A、用户对推荐结果失去兴趣
B、系统服务器响应缓慢
C、新用户或新物品缺乏历史数据，难以进行有效推荐
D、推荐算法过于复杂，计算成本高
【答案】C
【解析】正确答案是C。冷启动问题特指在推荐系统中，由于新用户没有足够的行
为数据，或者新物品没有被任何用户交互过，导致系统无法为该用户推荐物品或将该物
品推荐给任何用户的问题。A、B、D选项描述的是推荐系统可能遇到的其他问题，但
不是冷启动的定义。知识点：推荐系统面临的挑战。易错点：需要明确冷启动特指“数
据稀疏”或“数据缺失”的初始阶段问题。
5、在用户画像标签体系中，“高价值客户”、“潜在流失客户”这类标签属于？
A、事实标签
B、模型标签
C、规则标签
D、基础属性标签
【答案】B
【解析】正确答案是B。模型标签是通过机器学习或数据挖掘模型，基于用户的行
为数据预测得出的标签，如用户价值预测模型、流失预测模型等产生的标签。“高价值客
户”通常由RFM模型等算法计算得出。A事实标签是直接从原始数据中提取的客观事
实，如“购买过A商品”；C规则标签是通过预设的业务规则生成的，如“近30天未登
录”；D基础属性标签是用户的静态信息。知识点：用户画像标签的类型与构建方式。易
错点：容易将模型预测的结果与简单规则或事实提取混淆，模型标签具有更强的预测性
和抽象性。
6、为了提升推荐的实时性，推荐系统通常会采用哪种架构？
A、批处理架构
B、流处理架构
C、