Atividade Objetiva 03_ 12 - Sistemas de Recomendação (2023)

Prévia do material em texto

<p>Atividade Objetiva 03</p><p>Entrega Sem prazo</p><p>Pontos 15</p><p>Perguntas 5</p><p>Limite de tempo Nenhum</p><p>Tentativas permitidas Sem limite</p><p>Instruções</p><p>Histórico de tentativas</p><p>Tentativa Tempo Pontuação</p><p>MAIS RECENTE Tentativa 1 8 minutos 15 de 15</p><p> As respostas corretas estão ocultas.</p><p>Pontuação desta tentativa: 15 de 15</p><p>Enviado 26 ago em 13:11</p><p>Esta tentativa levou 8 minutos.</p><p></p><p>Pergunta 1</p><p>3 / 3 pts</p><p>Olá aluno(a)!</p><p>Essa atividade visa medir o seu conhecimento após estudar a Unidade 03.</p><p>Revise em detalhes o conteúdo e preste bastente atenção nas questões!</p><p>Bom teste a você! ;-)</p><p>Fazer o teste novamente</p><p>Dada a matriz de ratings abaixo, onde 8 usuários (7 + Alice) avaliaram alguns dos 6 itens disponíveis</p><p>em uma escala de 1 a 5, sua tarefa é identificar qual seria a avaliação de Alice para o item 6 da</p><p>base. Suponha que o sistema utiliza uma abordagem de Filtragem Colaborativa memory-based, que</p><p>identifica os usuários mais similares ao usuário alvo por meio da fórmula de Similaridade de</p><p>Cosseno dada abaixo. O sistema identifica os 2 usuários mais similares a Alice e se baseia nas</p><p>avaliações deles (usando a média) para predizer o rating. Qual seria a avaliação de Alice para o item</p><p>6 da base?</p><p>26/08/2024, 13:12 Atividade Objetiva 03: 12 - Sistemas de Recomendação (2023)</p><p>https://pucminas.instructure.com/courses/146804/quizzes/398961 1/3</p><p>https://pucminas.instructure.com/courses/146804/quizzes/398961/history?version=1</p><p>https://pucminas.instructure.com/courses/146804/quizzes/398961/take?user_id=263917</p><p>Uma avaliação alta (próximo a 4) pois os usuários mais similares a Alice gostaram do item 6.</p><p>Uma avaliação baixa (próxima a 1) pois os usuários mais similares a Alice são os 7 e 1.</p><p>Uma avaliação baixa (próxima a 2) pois os usuários mais similares a Alice são os 6 e 3.</p><p>Não é possível definir, pois o usuário mais similar a Alice é o 5, que não avaliou o item 6.</p><p></p><p>Pergunta 2</p><p>3 / 3 pts</p><p>É uma classe de recomendação personalizada que pode ser dividida em abordagens memory-based e model-</p><p>based.</p><p>É uma classe de recomendação não-personalizada que necessita que o usuário filtre por aquilo que ele mais se</p><p>interessa no sistema.</p><p>É uma classe de recomendação não-personalizada que combina diversas abordagens distintas, como informações</p><p>pessoais dos usuários, para recomendar itens.</p><p>É uma classe de recomendação personalizada que se baseia nas características dos itens para predizer as</p><p>recomendações futuras dos usuários.</p><p></p><p>Pergunta 3</p><p>3 / 3 pts</p><p>São modelos complexos e de difícil implementação pois alcançam um alto nível de precisão.</p><p>São modelos complexos que estão relacionados a interface do sistema e que não dependem da interação do</p><p>usuário para filtrar entre as melhores opções do sistema.</p><p>Com base no conhecimento sobre as abordagens Collaborative Filtering, é correto dizer que:</p><p>Com base no nosso conhecimento sobre as abordagens Knowledge-based, é correto dizer que:</p><p>26/08/2024, 13:12 Atividade Objetiva 03: 12 - Sistemas de Recomendação (2023)</p><p>https://pucminas.instructure.com/courses/146804/quizzes/398961 2/3</p><p>São modelos simples que estão relacionados a interface do sistema uma vez que oferece a opção do usuário</p><p>definir qual é sua necessidade no sistema.</p><p>São modelos simples que recomendam os mesmos itens para todos os usuários, mas capazes de alcançar um alto</p><p>nível de precisão.</p><p></p><p>Pergunta 4</p><p>3 / 3 pts</p><p>O usuário é capaz de expressar sua própria necessidade por meio da interface do sistema.</p><p>As características dos itens revelam quais as características os usuários mais se interessam.</p><p>As avaliações passadas dos usuários e/ou itens podem ser correlacionadas a fim de identificar grupos de</p><p>interesses em comum para determinar as preferências futuras dos usuários.</p><p>A opinião geral dos usuários é capaz de satisfazer os interesses de qualquer usuário.</p><p></p><p>Pergunta 5</p><p>3 / 3 pts</p><p>V, F, V, V</p><p>V, V, V, V</p><p>V, V, F, V</p><p>V, V, F, F</p><p>Pontuação do teste: 15 de 15</p><p>Os modelos de recomendação Collaborative Filtering tem por premissa básica que:</p><p>Marque como verdadeiro ou falso as seguintes afirmações:</p><p>( ) Os modelos knowledge-based sofrem dos mesmos problemas das máquinas de busca uma vez</p><p>que dependem do conhecimento do usuário para selecionar aquilo que ele deseja encontrar.</p><p>( ) Abordagens de Filtragem Colaborativa memory-based utilizam os ratings para computar</p><p>similaridades entre os usuários e itens do domínio e recomendar com base nessas informações.</p><p>( ) Abordagens de Filtragem Colaborativa model-based constroem modelos complexos de machine</p><p>learning com base nos ratings para predizer os itens a serem recomendados.</p><p>( ) Abordagens de Filtragem Colaborativa model-based são mais eficazes que quase todas as</p><p>demais estratégias de recomendação pois são capazes de extrair relações complexas entre os</p><p>usuários e itens do domínio.</p><p>26/08/2024, 13:12 Atividade Objetiva 03: 12 - Sistemas de Recomendação (2023)</p><p>https://pucminas.instructure.com/courses/146804/quizzes/398961 3/3</p>