सिफ़ारिश प्रणाली प्रश्नोत्तरी में एआई

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

1. सहयोगी फ़िल्टरिंग किस पर आधारित है?
   • कई उपयोगकर्ताओं की प्राथमिकता के पैटर्न
   • किसी आइटम की छवि में उपयोग किए गए रंग
   • उत्पाद विवरण की लंबाई
   • कैटलॉग में बेतरतीब ढंग से फेरबदल करना
2. अनुशंसाएँ करने के लिए सामग्री-आधारित फ़िल्टरिंग किसका उपयोग करती है?
   • केवल दिन का समय
   • वस्तुओं की विशेषताएं और आपकी पिछली प्राथमिकताएँ
   • कंपनी का शेयर मूल्य
   • एक सिक्का उछालना
3. अनुशंसाकर्ताओं में मैट्रिक्स फ़ैक्टराइज़ेशन किस समस्या का समाधान करता है?
   • उपयोगकर्ता पासवर्ड एन्क्रिप्ट करना
   • वीडियो फ़ाइलों को संपीड़ित करना
   • एक विरल उपयोगकर्ता-आइटम मैट्रिक्स को कॉम्पैक्ट अव्यक्त वैक्टर में बदलना
   • इंटरनेट ट्रैफ़िक को रूट करना
4. 'कोल्ड स्टार्ट' समस्या क्या है?
   • सर्वर चलाने के लिए बहुत ठंडा होना
   • एक वायरस जो खातों को फ्रीज कर देता है
   • सिफ़ारिशें केवल सर्दियों में काम करती हैं
   • एकदम नए उपयोगकर्ताओं या बिना इतिहास वाले आइटमों के लिए अनुशंसा करने में कठिनाई
5. किस प्रतियोगिता ने अनुशंसा अनुसंधान को लोकप्रिय बनाने में मदद की?
   • नेटफ्लिक्स पुरस्कार
   • ट्यूरिंग पुरस्कार
   • नोबेल पुरस्कार
   • यूरोविज़न प्रतियोगिता
6. What did Meyer and colleagues propose the Average Measure of Impact to evaluate?
   • Image classification accuracy
   • The impact of personalized recommendations on usefulness and trust
   • The number of ratings stored in a matrix
   • The GPU memory used by a recommender
7. Which metric is designed to assess the quality of a ranked top-K recommendation list?
   • Mean absolute error on a single rating only
   • Pixel accuracy
   • NDCG@K
   • शब्द त्रुटि दर
8. Why can a low rating-prediction error fail to guarantee a good recommendation list?
   • RMSE directly measures user satisfaction for every ranking
   • Every user sees every catalog item
   • A rating model cannot use user-item data
   • Rating accuracy and top-item ranking quality are different objectives