推荐系统通过研究用户的兴趣爱好，帮助用户从大数据中发觉自己潜在的需求，进行个性化推荐，缓解或解决信息过载问题。

A.个性化推荐系统

B.个性化页面设计

C.个性化商品设计

D.个性化服务

A.个性化搜索引擎其实是在原有的排序规则里面添加了用户的个人属性与商品属性的匹配程度。

B.随着搜索历史的积累，个性化处理的效果会愈发明显。

C.基于二部分的扩散推荐方法是目前应用最广泛的推荐系统。

D.推荐系统是商家主动向用户推送他可能感兴趣的商品，以刺激或迎合用户的购买行为。

A.UserCF算法推荐的是那些和目标用户有共同兴趣爱好的其他用户所喜欢的物品

B.ItemCF算法推荐的是那些和目标用户之前喜欢的物品类似的其他物品

C.UserCF算法的推荐更偏向社会化，而ItemCF算法的推荐更偏向于个性化

D.基于用户的协同过滤算法（简称UserCF算法）是目前业界应用最多的算法