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<audio id="audio" title="国庆策划 | 深度学习推荐系统基础，你掌握了多少？" controls="" preload="none"><source id="mp3" src="https://static001.geekbang.org/resource/audio/6a/86/6ace9e254d8bf5e394c33990394f1786.mp3"></audio>
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你好，我是王喆。
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今天是国庆假期的第二天，我在基础架构篇的基础上，设计了一套测试题，希望你能在假期里试做一下，温故知新，巩固所学。
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在这套测试题中，有 10 道选择题，每道题 10 分，满分为 100。这些内容全部来自我们之前专栏所讲的内容，都是基础知识，希望能帮助你查缺补漏。
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最后呢，我还为你准备了两道实践题，这两道题为选做。如果你对自己有更高的要求，我希望你可以show me the code！当然，在答题和实践中遇到任何问题，都可以在留言区评论，我们一起来探讨。还等什么，点击下面的按钮开始测试吧！
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## 选择题
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[<img src="https://static001.geekbang.org/resource/image/28/a4/28d1be62669b4f3cc01c36466bf811a4.png" alt="">](http://time.geekbang.org/quiz/intro?act_id=216&exam_id=666)
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## 问答题
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第一题：通过阅读SparrowRecSys的代码，你能找到首页中每行内部的电影都是按照什么排序的吗？
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第二道题：如果你已经发现了排序的规则，你能在推荐服务器的代码里添加一个叫“热度”（popularity）的排序规则，然后让首页按照“热度”排序吗（💡补充：热度的定义是“这个电影被评价的次数”）？
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我相信这是熟悉movielens数据、推荐服务器代码的一个非常好的机会，那在实现过程中的任何问题，都欢迎你留言和我交流！我们10月9日再见！
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