AI 개인화 엔진 퀴즈

퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

1. 협업 필터링은 주로 무엇에 의존합니까?
   • 많은 사용자에 걸친 패턴. 'X를 좋아한 사람들은 Y도 좋아했습니다'
   • 각 항목의 텍스트 설명만
   • 사용자 기기 배터리 잔량
   • 고정된 편집자 상위 10개 목록
2. 개인화에서 '콜드 스타트 문제'란 무엇입니까?
   • 서버 부팅 시간이 너무 오래 걸림
   • 새로운 사용자 또는 새 항목에 대한 데이터가 거의 또는 전혀 없습니다.
   • 겨울에만 작업하는 것이 좋습니다
   • 사용자가 자주 로그아웃함
3. 일반적인 2단계 아키텍처에서 첫 번째(후보 세대) 단계는 무엇을 합니까?
   • 10개 항목만 정확하게 순위를 매깁니다.
   • 최종 제품 설명을 작성합니다.
   • 수백만 개의 항목을 수백 개로 빠르게 좁힙니다.
   • 비활성 사용자 계정을 삭제합니다.
4. Why might a recommender add a diversity objective to a ranked list?
   • To guarantee every item receives equal clicks
   • To remove all user-history signals
   • To make every recommendation random
   • To avoid filling the list with near-duplicate items and broaden the alternatives shown
5. 추천 시스템의 '임베딩'이란 무엇입니까?
   • 친밀도가 관련성을 나타내도록 사용자와 항목을 나타내는 벡터
   • 서버의 물리적 칩
   • 브라우저에 저장된 쿠키
   • 이메일 제목
6. 암시적 피드백(클릭수, 시청 시간)이 명시적인 별표 평점보다 더 큰 비중을 차지하는 이유는 무엇입니까?
   • 가짜가 더 쉽다
   • 훨씬 더 풍부하고 실제 행동을 반영합니다.
   • 법적으로 요구되는 사항입니다.
   • 별점은 불법입니다
7. What does content-based filtering use to recommend items?
   • Only other users’ passwords
   • Random item order
   • Features of items a user has liked or interacted with
   • The device’s battery history
8. What does normalized discounted cumulative gain (NDCG) evaluate?
   • The number of users who created accounts
   • The model’s training duration
   • Whether an item description is grammatically correct
   • The quality of a ranked list, giving higher weight to relevant items near the top