اختبار مرتبط بالدليل · متوسط المستوى

مسابقة أنظمة التوصية بالذكاء الاصطناعي

مراجعة طرق التوصية، والتصفية التعاونية والمحتوى، وعوامل المصفوفة، والأنظمة المختلطة، ومخاطر المشاركة.

مسارات الدليل ذات الصلةأنظمة توصيات الذكاء الاصطناعي
سؤال 1 من 8

ما الذي تعتمد عليه "التصفية التعاونية" لتقديم التوصيات؟

معاينة كل سؤال8 أسئلة

تظهر الإجابات والتفسيرات أثناء إجراء الاختبار.

  1. ما الذي تعتمد عليه "التصفية التعاونية" لتقديم التوصيات؟
    • أنماط عبر العديد من المستخدمين ذوي الأذواق المماثلة
    • الوصف النصي لكل عنصر فقط
    • سعر المنتج
    • قائمة تحريرية ثابتة لأفضل 10
  2. توصي التصفية المستندة إلى المحتوى بالعناصر بشكل أساسي من خلال:
    • أخذ عينات عشوائية من الكتالوج
    • مطابقة ميزات العنصر مع تفضيلاتك السابقة
    • حساب إجمالي المبيعات العالمية
    • مطالبة المستخدمين الآخرين بالتصويت
  3. What did the Netflix Prize seek to improve by 10% over the Cinematch baseline?
    • Click-through rate for every recommended film
    • The number of films watched per user
    • Root mean squared error (RMSE) on the competition’s held-out ratings
    • A user’s average watch time on the service
  4. في تحليل المصفوفات، يتم تمثيل المستخدمين والعناصر على النحو التالي:
    • أعلام نعم/لا واحدة
    • مراجعات النص العادي
    • مواعيد التقويم
    • نواقل "العوامل الكامنة" الخفية
  5. What mechanism did the Deep Interest Network paper propose for modeling a user’s different interests across candidate ads?
    • A local activation unit that forms a candidate-specific interest representation
    • A fixed user vector that is identical for every candidate
    • A rule that selects only the most popular ad
    • A graph algorithm that proves every ad is relevant
  6. المُوصي "الهجين" هو الذي:
    • يعمل فقط في عطلات نهاية الأسبوع
    • يجمع بين الأساليب التعاونية والقائمة على المحتوى
    • لا يستخدم أي بيانات على الإطلاق
    • يوصي فقط بأحدث العناصر
  7. What is one limitation of collaborative filtering for a new item with no interactions?
    • It cannot use ratings
    • It requires item descriptions only
    • It may lack the interaction data needed to recommend the item
    • It always recommends every new item
  8. What should a recommender evaluation measure besides click-through rate?
    • Only the model’s parameter count
    • Only training loss
    • Only the number of recommendations
    • User outcomes and harms such as diversity, exposure, or unwanted engagement