Atividade_04-RespostaS- Anhembi Morumbi - Sistemas de Recomendação

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GRA1016 SISTEMAS DE RECOMENDAÇÃO GR312921
ATIVIDADE 4 (A4)
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Resultado da tentativa 9 em 10 pontos 
Tempo decorrido 51 minutos
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Pergunta 1
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da
resposta:
Sabemos que o método de avaliação o�-line faz uso de dados pré-coletados para simular o comportamento do usuário, e
a maior precisão da abordagem ocorre quando as classificações previstas estão mais próximas das classificações
originais. A avaliação on-line , por sua vez, faz uso de elementos da interação direta do usuário, como os cliques do
usuário em uma determinada aplicação web . 
Sobre as características da avaliação on-line , analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s) e F para
a(s) Falsa(s). 
I. ( ) A avaliação on-line busca analisar em tempo real o comportamento dos usuários à medida que eles interagem com os
sistemas.
II. ( ) A avaliação on-line originou-se nos sistemas projetados para compor as propagandas de itens em e-commerce .
III. ( ) A avaliação on-line analisa itens em um carrinho de compras, incluindo elementos na lista de itens, avaliando
compras etc.
IV. ( ) A avaliação on-line trabalha com algoritmos que analisam padrões em dados coletados, e, com isso, conseguem
simular eventos o�-line .
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta:
V, V, F, F.
V, V, F, F.
Resposta correta.  A sequência está correta, pois a avaliação on-line é estabelecida por meio da interação em tempo real do
usuário com o sistema, característica essa originada nos sistemas on-line de e-commerce. Contudo é importante compreender
a análise de itens em um carrinho virtual de produtos e a avaliação de compras são técnicas adotadas pela avaliação o�-line,
pois não necessitam da interação em tempo real. Além disso, a avaliação on-line não busca, em momento algum, simular e
analisar eventos o�-line.
Pergunta 2
Em relação às questões da digitalização no âmbito da práxis social, Jannach et al. (2010) e Ricci et al. (2011) observaram
que os sistemas de recomendação atuais foram adaptados aos novos padrões de comunicação, a fim de orientar o
indivíduo a respeito dos elementos úteis, e não apenas sobre os produtos genéricos e sem nenhuma relação com o perfil
do usuário. 
JANNACH, D. et al. Recommender Systems: an introduction. Cambridge: Cambridge University Press, 2010. 
RICCI, F. et al. Recommender Systems Handbook. New York: Springer, 2011. 
Com base nessas informações, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. 
I. É necessário avaliar o quanto os sistemas estão recomendando, de fato, elementos úteis para os usuários.
Pois:
II. Com isso, é possível implementar métodos sistemáticos para coletar e analisar as abordagens de desempenho dos
modelos de recomendação, para medir corretamente a qualidade dos algoritmos e descrever a condição do objeto de
estudo.
1 em 1 pontos
1 em 1 pontos
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da
resposta:
  
A seguir, assinale a alternativa correta.
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justi�cativa correta da I.
As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
Resposta correta. A alternativa está correta, pois a asserção I é verdadeira, uma vez que é de grande importância veri�car se
as recomendações apresentadas aos usuários correspondem verdadeiramente ao seu interesse, e não a algum tipo de
tendência.  A asserção II também é verdadeira e justi�ca a primeira, pois, por meio da veri�cação da assertividade das
recomendações, torna-se possível uma análise mais profunda dos modelos de recomendação e, posteriormente, a
implementação de algoritmos mais e�cientes para eles.
Pergunta 3
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da
resposta:
Ao retomarmos a trajetória dos sistemas de recomendação, autores, originalmente, definiram o tema como um processo
pautado no sistema cujo objetivo do recomendador era o de organizar e transformar os dados dos usuários (KONSTAN;
RIEDL, 2012). Desse modo, a filosofia dos sistemas de recomendação era calcada na complexidade relativa às execuções
dos algoritmos com base nas entradas de dados. 
  
KONSTAN, J. A.; RIEDL, J. Recommender systems: from algo-rithms to user experience. User Modeling and User-
Adapted Interaction , v. 22, p. 101-123, mar. 2012. 
  
Sobre as abordagens tradicionais da recomendação, assinale a alternativa que indique qual era a ideia principal na década
de 90:
Usuários: fornecem as recomendações como entradas; Sistema: agrega as recomendações e as envia para os
destinatários apropriados.
Usuários: fornecem as recomendações como entradas; Sistema: agrega as recomendações e as envia
para os destinatários apropriados.
Resposta correta. A alternativa está correta, pois, na década de 90, os sistemas as pessoas ou usuários eram as responsáveis
por fornecer recomendações como entradas. Já os sistemas, por sua vez, reuniam essas informações e as direcionavam para
os devidos destinatários.
Pergunta 4
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da
resposta:
Sabemos que a implementação de um sistema e as suas métricas aparenta ser um processo subjetivo. Por outro lado, o
ciclo de implementação de uma recomendação pode ser estabelecido claramente em quatro etapas distintas. 
  
Sobre essas quatro etapas adotadas na implementação de uma recomendação, assinale a alternativa que indique a ordem
correta dessas etapas, respectivamente:
Classe, abordagem, algoritmo e implementação
Classe, abordagem, algoritmo e implementação
Resposta correta. A alternativa está correta, pois as etapas corretas do processo de desenvolvimento da recomendação e sua
ordem são, respectivamente, a de�nição da classe, a escolha da abordagem, a implementação do algoritmo e a
implementação, ou compilação, dele.
Pergunta 5
Para a avaliação de recomendadores no escopo atual da tecnologia integrada às dimensões da sociedade, as principais
métricas de avaliação para as recomendações se concentram em três classes distintas: precisão preditiva, precisão de
classificação e classificação de métricas de precisão. 
  
Sobre as principais métricas de avaliação para as recomendações, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s)
1 em 1 pontos
1 em 1 pontos
1 em 1 pontos
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da
resposta:
Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s). 
  
I. ( ) Na precisão das classificações, é impossível diagnosticar os algoritmos de recomendação por intermédio do uso de
métricas de classificações, a fim de avaliar a capacidade do sistema de produzir listas com itens na ordem ideal das
recomendações para um usuário determinado. 
II. ( ) As métricas de precisão preditiva buscam compreender o comportamento das previsões em um sistema de
recomendação, com o objetivo de diagnosticar se as recomendações atendem ao perfil dos usuários. 
III. ( ) As métricas de precisão de classificação objetivam avaliar se a abordagem implementada no sistema está tomando
as decisões corretas quanto às recomendações de itens para os usuários. 
IV. ( ) As métricas de precisão de classificação possibilitam a avaliação da frequência com que o sistema faz a
recomendação de itens apropriados para o perfil dos diferentes usuários existentes. 
  
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta:
F, V, V, V.
F, V, V, V.
Resposta correta.  A sequência está correta, pois as métricas de precisão preditiva estabelecem a aderência das
recomendações para o per�l dos usuários por meio do entendimento das recomendações. As métricas de precisão de
classi�cação, por sua vez, permitem tanto saber se as recomendações são corretas como determinar a frequência com que
isso ocorre. Já a precisão das classi�cações possibilita o diagnóstico por meio das métricas de classi�cação, determinando a
capacidade do sistema para a criação delistas de itens ordenadas da melhor forma para os usuários.
Pergunta 6
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da
resposta:
A premissa inicial dos sistemas de recomendação era que os usuários forneciam recomendações (entradas de dados) no
sistema e, em seguida, os algoritmos filtravam os dados (processamento) e direcionavam as recomendações para o seu
destino final (saída dos dados) (OLMO; GAUDIOSO, 2008) 
  
OLMO, H. D. O. F.; GAUDIOSO, E. Evaluation of recommender systems: A new approach . Expert Systems with
Applications , v. 35, n. 3, p. 790–804, 2008 
  
Sobre as características principais que definem um sistema de recomendação, assinale a alternativa que as
funcionalidades corretas:
Captar elementos; converter os insumos de entradas em informações; transferir os elementos processados até o seu
destino.
Captar elementos; converter os insumos de entradas em informações; transferir os elementos
processados até o seu destino.
Resposta correta. A alternativa está correta, pois os sistemas de informação podem ser de�nidos pelas seguintes
características básicas: capacidade de coletar elementos; capacidade de transformar os insumos coletados na entrada em
informações; e a capacidade de transferir os elementos que foram processados para o seu destino apropriado.
Pergunta 7
Atualmente, existe a possibilidade de trabalho com diferentes abordagens de recomendação para contextos distintos, e é
possível avaliar os métodos implementados de forma sistemática. Os autores reconhecem que a literatura costuma
distinguir os métodos de avaliação dos sistemas de recomendação entre avaliações o�-line e on-line (ZHENG et al .,
2010). 
  
ZHENG, W. Collaborative filtering meets mobile. recommendation: A user-centered approach. In: AAAI CONFERENCE
ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE, 24., 2010, New York. Anais [...]. New York: Association for Computing Machinery, Inc.,
2010. p. 1-6. 
  
Sobre os métodos de avaliação o�-line dos sistemas de recomendação, analise as afirmativas a seguir e assinale V para
a(s) Verdadeira(s) e F para a(s) Falsa(s). 
1 em 1 pontos
1 em 1 pontos
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da
resposta:
I. ( ) As avaliações o�-line analisam um conjunto de dados que foram pré-coletados ao longo de um processo em que os
usuários estavam.
II. ( ) As avaliações o�-line devem simular os eventos on-line , que são aqueles em que os usuários são manipulados pelo
sistema.
III. ( ) As avaliações o�-line trabalham com dados pré-coletados para simular o comportamento do usuário ao longo da
sua interação com os sistemas de recomendação.
IV. ( ) Nas avaliações o�-line, quanto mais próximas as classificações previstas estão das classificações originais, mais
precisa é a abordagem do recomendador.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta:
V, F, V, V.
V, F, V, V.
Resposta correta.  A sequência está correta, pois as avaliações o�-line trabalham essencialmente com dados pré-coletados ao
longo de um processo em que os usuários estavam, por exemplo, adicionando itens em um carrinho de compras, incluindo
elementos na lista de itens, classi�cando ou avaliando compras etc. Ou seja, ela simula eventos on-line nos quais os usuários
manipulam o sistema, uma vez que as previsões e as recomendações são classi�cadas de acordo com o per�l do usuário
Pergunta 8
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da
resposta:
Leia com atenção o texto abaixo: 
“Ao selecionar uma métrica, os pesquisadores enfrentam uma série de questões. Uma determinada métrica medirá a
eficácia de um sistema em relação às tarefas do usuário para as quais foi projetado? Os resultados com a métrica
escolhida são comparáveis a outros trabalhos de pesquisa publicados na área? As suposições de que uma métrica se
baseia são verdadeiras? [...]” (HERLOCKER et al. , 2004, p. 19, tradução nossa). Ou seja, afirmar que a implementação de
um sistema e as suas métricas de avaliação dependem do contexto sociocultural pode, à primeira vista, parecer subjetivo. 
HERLOCKER, J. L. et al . Evaluating collaborative filtering recommender systems. ACM Transactions on Information
Systems , Amsterdam, v. 22, n. 1, p. 5–53, 2004. 
Com base no texto apresentado, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. 
I. Basta desenvolver um software , sem a real necessidade de compreensão do contexto a ser aplicado, propor estratégias
adequadas para a resolução do problema e, em seguida, avaliar o quanto o objetivo foi alcançado.
Pois:
II. Para avaliar as abordagens de recomendação, não é preciso levantar as informações sobre o negócio e nem priorizar a
inserção das necessidades do contexto.
A seguir, assinale a alternativa correta.
As asserções I e II são proposições falsas.
As asserções I e II são proposições falsas.
Resposta correta. A alternativa está correta, pois a asserção I é falsa, já que apenas desenvolver o software do sistema de
recomendação não é su�ciente, principalmente se não houver um real entendimento das características do contexto ao qual
ele será aplicado.  A asserção II também é falsa, pois as métricas de avaliação das diferentes abordagens utilizadas nos
sistemas de recomendação dependem das informações relativas ao negócio, bem como da priorização dos dados
necessários do contexto estudado.
Pergunta 9
Quando falamos sobre a verdade básica, absoluta ou fundamental, no contexto dos recomendadores, estamos nos
referindo à constatação da precisão dos resultados de um contexto com base no comportamento das variáveis no mundo
real. Assim, existem três tipos de dados (ou conjunto de dados) que trabalham com a premissa da verdade básica:
explícitas, fundamentais inferidas e especialistas. 
Sobre as características da verdade básica especialista, analise as afirmativas a seguir e assinale V para a(s) Verdadeira(s)
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0 em 1 pontos
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Comentário
da
resposta:
e F para a(s) Falsa(s). 
I. ( ) Trabalham com os dados que estão organizados no texto, é a informação literal, em que o usuário, de fato, classifica
um item que, normalmente, é do seu interesse.
II. ( ) Analisam dados pré-coletados do perfil dos usuários, buscando compor informações para os recomendadores com
base em coleções de elementos pessoais desses usuários.
III. ( ) Buscam  remover aleatoriamente itens de uma coleção para, em seguida, sugerir novos itens com base nos
elementos restantes da lista.
IV. ( ) Operam com as classificações de itens que foram pré-coletadas a partir das classificações manuais de especialistas.
Assinale a alternativa que apresenta a sequência correta:
V, F, F, V.
V, V, V, F.
Sua resposta está incorreta. A sequência está incorreta, pois as avaliações explícitas utilizam as informações (de fato) literais
dos usuários. A composição de informações com base nas coleções pessoais dos usuários e a remoção aleatória de itens de
coleções para a sugestão de novos itens com base nos elementos restantes dessa coleção são características das verdades
fundamentais inferidas. De forma semelhante, a classi�cação de itens com base nas classi�cações manuais de especialistas é
um comportamento encontrado nas verdades básicas de especialistas.
Pergunta 10
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da
resposta:
A perspectiva de Kotler e Keller (2019) admite que o mundo virtual está moldando o comportamento dos indivíduos, mas
não de igual forma, pois estamos observando diferentes gerações interagindo com as facetadas do advento tecnológico,
como a conectividade, a comunicação em tempo real e a própria mobilidade. No âmbito dos sistemas de recomendação,
os pilares da transformação digital operam com base no uso das tecnologias emergentes, proporcionada por uma
modernização das tecnologias. 
KOTLER, P.; KELLER, K. L. Administração de marketing: a edição do novo milênio. 15. ed. São Paulo: Pearson
Universidades, 2019. 
Com base nessas informações, analise as asserções a seguir e a relação proposta entre elas. 
I. Uma partesignificativa dos pilares da transformação digital está intimamente relacionada aos desafios emergentes.
Pois:
II. A digitalização dos processos de negócios apenas começou a se intensificar,
A seguir, assinale a alternativa correta.
 As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justi�cativa correta da I.
 As asserções I e II são proposições verdadeiras, e a II é uma justificativa correta da I.
Resposta correta. A alternativa está correta, pois a asserção I é verdadeira, uma vez os internautas não são mais apenas
consumidores de informações estáticas ou usuários de aplicativos, mas, sim, indivíduos com características subjetivas
atuando ativamente em um ambiente virtual dinâmico e multifacetado que passa por constantes inovações.  A asserção II é
verdadeira e justi�ca a primeira, pois essas mudanças estão apenas no começo e podem variar de intensidade de uma hora
para outra, como ocorrido em 2020, com pandemia da Covid-19, que acelerou o desenvolvimento de tecnologias digitais para
atender a uma demanda proveniente da digitalização dos setores da indústria, sobretudo no varejo, com o e-commerce.
1 em 1 pontos