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亚马逊(Amazon)作为推荐引擎的鼻祖,其推荐的核心是通过数据挖掘算法和比较用户的消费偏好与其他用户进行对比,借以预测用户可能感兴趣的商品。亚马逊网站中所做的书籍推荐(Also Bought),是利用下列何种算法?
A. 分类(Classification)
B. 聚类(Clustering)
C. 关联(Association)
D. 预测(Prediction)
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亚马逊是关联规则最早应用的企业之一

亚马逊网站中的书籍推荐(Also Bought)是利用关联(Association)算法来实现的。因此,正确答案是C: 关联(Association)。

### 专业分析:

#### 关联(Association)算法
关联算法主要用于发现数据集中不同项之间的关系或关联规则。亚马逊的“Also Bought”推荐系统通过分析用户的购买历史,找出哪些商品经常一起被购买,从而生成关联规则。例如,如果很多用户在购买某本书时也购买了另一本文学相关的书籍,那么系统会推荐这两本书一起购买。

#### 其他选项分析:
- **分类(Classification)**:
分类算法用于将数据分配到预定义的类别中,常用于垃圾邮件过滤、图像识别等场景。它不适用于亚马逊的“Also Bought”推荐。

- **聚类(Clustering)**:
聚类算法用于将数据分组,使得同一组中的数据具有较高的相似性。聚类可能用于用户细分或市场分析,但不是直接用于“Also Bought”推荐。

- **预测(Prediction)**:
预测算法用于预测未来的趋势或数值,如销售预测、股票价格预测等。尽管推荐系统有时会用到预测算法来推测用户兴趣,但“Also Bought”更多是基于关联规则来进行推荐。

因此,亚马逊的书籍推荐(Also Bought)功能主要依赖于关联(Association)算法。