Компания разрабатывает систему рекомендаций для онлайн-магазина. Система должна анализировать предпочтения пользователей и предлагать товары, которые могут их заинтересовать. Однако данные о пользователях неполные: отсутствует информация о некоторых покупках, а также о предпочтениях новых пользователей. Кроме того, система должна учитывать, что предпочтения пользователей могут меняться со временем, а некоторые товары могут быть временно недоступны. Какой метод представления знаний лучше всего подойдет для работы с неполными данными и позволит системе эффективно рекомендовать товары?
🧠 Тематика вопроса:
Курс направлен на изучение ключевых принципов и методов, необходимых для понимания и применения современных технологий в профессиональной деятельности. Рассматриваются основные концепции, инструменты и практики, позволяющие эффективно решать задачи в данной области. Особое внимание уделяется развитию аналитических навыков и умению работать с большими объемами данных. Программа включает теоретические модули и практические задания, способствующие закреплению знаний и формированию компетенций. Подходит для начинающих специалистов и тех, кто хочет углубить свои знания.
Варианты ответа:
- использование булевой логики, так как она позволяет четко определить истинность или ложность фактов
- применение семантических сетей, которые могут учитывать связи между товарами и пользователями даже при неполных данных
- использование байесовских сетей, которые позволяют учитывать вероятности и неопределенности в данных
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Примером применения семантических сетей в NLP является…
- Фрейм «Автомобиль» может включать атрибут…
- Механизмом вывода, предполагающим наилучшее объяснение наблюдаемых фактов, является…
- Система, использующая правила вида «Если температура > 100°C, то начать охлаждение», относится к…
- Для работы с неопределенными знаниями часто применяют…