Atividade Objetiva 02_ 12 - Sistemas de Recomendação (2023)-v2

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<p>Atividade Objetiva 02</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>MANTIDO Tentativa 2 2 minutos 15 de 15</p><p>MAIS RECENTE Tentativa 2 2 minutos 15 de 15</p><p>Tentativa 1 7 minutos 9 de 15</p><p> As respostas corretas estão ocultas.</p><p>Pontuação desta tentativa: 15 de 15</p><p>Enviado 31 ago em 14:56</p><p>Olá aluno(a)!</p><p>Essa atividade visa medir o seu conhecimento após estudar a Unidade 02.</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>31/08/2024, 14:56 Atividade Objetiva 02: 12 - Sistemas de Recomendação (2023)</p><p>https://pucminas.instructure.com/courses/146804/quizzes/398966 1/4</p><p>https://pucminas.instructure.com/courses/146804/quizzes/398966/history?version=2</p><p>https://pucminas.instructure.com/courses/146804/quizzes/398966/history?version=2</p><p>https://pucminas.instructure.com/courses/146804/quizzes/398966/history?version=1</p><p>https://pucminas.instructure.com/courses/146804/quizzes/398966/take?user_id=271431</p><p>Esta tentativa levou 2 minutos.</p><p></p><p>Pergunta 1</p><p>3 / 3 pts</p><p>V, V, F, V</p><p>V, F, V, V</p><p>F, V, V, F</p><p>V, V, V, F</p><p></p><p>Pergunta 2</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 simples que recomendam os mesmos itens para todos os usuários e, por isso, possuem um baixo nível de precisão.</p><p>São modelos complexos e de difícil implementação que acabam não alcançando um alto nível de precisão pois recomendam os mesmos itens a todos os usuários.</p><p>São modelos simples que recomendam os mesmos itens para todos os usuários, mas capazes de alcançar um alto nível de precisão.</p><p>Assinale a opção que corretamente define como verdadeiro ou falso as seguintes frases:</p><p>( ) Ao implementar modelos de recomendação content-based, é preciso modelar usuários e itens sobre a mesma dimensão, representada pelas</p><p>características dos itens do domínio.</p><p>( ) Modelos content-based são extremamente úteis para lidar com o problema de inserir um item novo no sistema, uma vez que as</p><p>recomendações são baseadas nas características dos itens.</p><p>( ) Modelos content-based são extremamente úteis para lidar com o problema de inserir um usuário novo no sistema, uma vez que as</p><p>recomendações são baseadas nas características dos itens.</p><p>( ) Estratégias de topic-modeling têm sido amplamente aplicadas no contexto de sistemas de recomendação devido ao grande espaço dimensional</p><p>que atrapalha os modelos tradicionais.</p><p>Com base no conhecimento adquirido sobre os modelos não-personalizados, é correto dizer que:</p><p>31/08/2024, 14:56 Atividade Objetiva 02: 12 - Sistemas de Recomendação (2023)</p><p>https://pucminas.instructure.com/courses/146804/quizzes/398966 2/4</p><p></p><p>Pergunta 3</p><p>3 / 3 pts</p><p>O carro 4, pois possui a maioria das características que interessaram ao cliente anteriormente.</p><p>O carro 3, pois possui a mesma marca do carro 1 que foi o primeiro do usuário.</p><p>O carro 5, pois possui a maioria das características que interessaram ao cliente anteriormente.</p><p>Nenhum dos modelos apresentados é compatível ao interesse do usuário.</p><p></p><p>Pergunta 4</p><p>3 / 3 pts</p><p>A opinião geral dos usuários é capaz de satisfazer os interesses de qualquer usuário.</p><p>As características dos itens revelam quais as características os usuários mais se interessam.</p><p>O usuário é capaz de expressar sua própria necessidade por meio da interface do sistema.</p><p>Correlacionar usuários e/ou itens por meio das avaliações associadas a eles é suficiente para determinar as preferências futuras dos usuários.</p><p></p><p>Suponha que você é dono de uma loja de carros que utiliza sistemas de recomendação para incentivar a compra dos usuários. Para isso, você</p><p>possui o registro das características dos seus carros, tal qual o descrito:</p><p>Carro 1: 2 portas, motor 1.0, câmbio manual, marca X</p><p>Carro 2: 2 portas, motor 1.0, câmbio manual, marca Y</p><p>Carro 3: 4 portas, motor 1.4, câmbio manual, marca X</p><p>Carro 4: 3 portas, motor 1.6, câmbio automático, marca Y</p><p>Carro 5: 2 portas, motor 1.2, câmbio manual, marca X</p><p>Se o seu modelo de recomendação é um algoritmo content-based, qual seria o carro recomendado a um usuário que já foi dono de carros do tipo 1</p><p>e 2?</p><p>Os modelos de recomendação Content-based têm por premissa básica que:</p><p>31/08/2024, 14:56 Atividade Objetiva 02: 12 - Sistemas de Recomendação (2023)</p><p>https://pucminas.instructure.com/courses/146804/quizzes/398966 3/4</p><p>Pergunta 5</p><p>3 / 3 pts</p><p>Modelos não-personalizados são estratégias que correlacionam os interesses do usuário-alvo com os demais itens do sistema.</p><p>Modelos não-personalizados são estratégias que levam em conta as preferências passadas dos usuários para definir as recomendações futuras.</p><p>Modelos não-personalizados consistem em estratégias que recomendam baseado no contexto global do sistema, ignorando o usuário alvo.</p><p>Modelos não-personalizados são estratégias que correlacionam os interesses do usuário-alvo com os demais usuários do sistema.</p><p>Pontuação do teste: 15 de 15</p><p>Assinale a alternativa que melhor define modelos de recomendação não-personalizados.</p><p>31/08/2024, 14:56 Atividade Objetiva 02: 12 - Sistemas de Recomendação (2023)</p><p>https://pucminas.instructure.com/courses/146804/quizzes/398966 4/4</p>