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Atividade Objetiva 01 12- Sistemas de Recomendacao (2023)

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08/04/24, 11:40Atividade Objetiva 01: 12 - Sistemas de Recomendação (2023)
Page 1 of 3https://pucminas.instructure.com/courses/146804/quizzes/398962
Atividade Objetiva 01
Entrega Sem prazo
Pontos 15
Perguntas 5
Limite de tempo Nenhum
Tentativas permitidas Sem limite
Instruções
Histórico de tentativas
Tentativa Tempo Pontuação
MANTIDO Tentativa 2 8 minutos 15 de 15
MAIS RECENTE Tentativa 2 8 minutos 15 de 15
Tentativa 1 5 minutos 9 de 15
 As respostas corretas estão ocultas.
Pontuação desta tentativa: 15 de 15
Enviado 8 abr em 11:40
Esta tentativa levou 8 minutos.
 
Pergunta 1
3 / 3 pts
 
SsR são ferramentas que auxiliam os usuários nas tomadas de decisão ao interagir com grandes volumes de
informação.
Olá aluno(a)!
Essa atividade visa medir o seu conhecimento após estudar a Unidade 01.
Revise em detalhes todo o conteúdo e preste bastente atenção nas questões!
Bom teste a você! ;-)
Fazer o teste novamente
Qual das alternativas representa a melhor definição para Sistemas de Recomendação (SsR)?
https://pucminas.instructure.com/courses/146804/quizzes/398962/history?version=2
https://pucminas.instructure.com/courses/146804/quizzes/398962/history?version=2
https://pucminas.instructure.com/courses/146804/quizzes/398962/history?version=1
https://pucminas.instructure.com/courses/146804/quizzes/398962/take?user_id=254420
08/04/24, 11:40Atividade Objetiva 01: 12 - Sistemas de Recomendação (2023)
Page 2 of 3https://pucminas.instructure.com/courses/146804/quizzes/398962
 SsR consistem em estratégias de aprendizagem, que visam substituir o papel de decisão do usuário.
 
SsR consistem em algoritmos não-determinísticos que fazem escolhas totalmente aleatórias para os usuários.
 
SsR consistem em estratégias de predição que desejam somente saber qual a próxima informação será de
interesse do usuário.
 
Pergunta 2
3 / 3 pts
 Sim, são necessários porque algoritmos de RI não tem nada haver com recomendação.
 
Sim, são necessários. A tarefa de RI está relacionada a tarefa de descoberta enquanto recomendação está
relacionado a pesquisa.
 Não, não são necessários. O Google já tem todas as respostas.
 
Sim, são necessários. A tarefa de RI está relacionada a tarefa de pesquisa enquanto recomendação está
relacionado a descoberta.
 
Pergunta 3
3 / 3 pts
 implícito, implícito, explícito, explícito.
 explícito, implícito, implícito, implícito.
 explícito, explícito, implícito, explícito.
 explícito, implícito, implícito, explícito.
 
Pergunta 4
3 / 3 pts
 Não existem diferenças entre os feedbacks explícitos e implícitos para o sistema.
 
Sistemas de Recomendação são mesmo necessários? Apenas algoritmos de Recuperação de
Informação (RI), como o Google, não são capazes de sanar todas as necessidades dos usuários?
Escolha a opção que melhor representa cada tipo dos seguintes feedbacks: likes, cliques,
visualizações e notas.
Assinale a alternativa correta:
08/04/24, 11:40Atividade Objetiva 01: 12 - Sistemas de Recomendação (2023)
Page 3 of 3https://pucminas.instructure.com/courses/146804/quizzes/398962
Feedbacks explícitos representam claramente os interesses dos usuários enquanto os implícitos não deixam
claro se o usuário gostou ou não da recomendação.
 
Feedbacks explícitos correspondem a ações dos usuários enquanto os implícitos podem não corresponder a
ações dos usuários.
 
Feedbacks implícitos representam claramente os interesses dos usuários enquanto os explícitos não deixam
claro se o usuário gostou ou não da recomendação.
 
Pergunta 5
3 / 3 pts
 V, V, V, F
 V, F, V, V
 V, V, F, V
 F, V, V, F
Pontuação do teste: 15 de 15
Assinale a opção que corretamente define como verdadeiro ou falso as seguintes frases:
( ) Técnicas de filtragem colaborativa correlacionam usuários e itens a fim de utilizar as
informações dos mais semelhantes para recomendar as melhores opções.
( ) Técnicas de filtragem baseada em conteúdo correlacionam itens por meio de suas
características intrínsecas, como gênero de um filme, estilo de uma música, etc.
( ) Técnicas não-personalizadas se baseiam no histórico de consumo do usuário alvo para
predizer as suas recomendações futuras.
( ) Técnicas Knowledge-based são personalizadas pois os usuários filtram por aquilo que mais
desejam.

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