Quiz filtres collaboratifs

Version pour les chargés de cours.

1. Nommez une des caractéristiques des interfaces de recommandations qui caractérise une interface intelligente?
2. Un filtre de polluriel peut être considéré comme un moyen de personnaliser l'information avec des recommandations négatives. Quels algorithmes seraient appropriés pour ce type d'application?
   • Quelle approche est appropriée : basée modèle ou basée mémoire?
   • Espace vectoriel?
   • Probabiliste?
3. Dans l'exemple du transparent 16, on a le vote estimé de l'utilisateur 1 à l'item 3 est E(v(u1,i3)) = 1,00.
   1. Si l'utilisateur 4 avait voté 3 au lieu de 4, quel serait l'effet sur le vote estimé?
   2. Qu'adviendrait-il si la valeur de l'item U4I4 passait de 2 à 3
   3. Déterminez une valeur d'un item pour lequel l'utilisateur U4 n'aurait aucune influence sur le vote de U1
4. On représente le poids d'un vote comme une corrélation ou un comme un cosinus. Ces poids ne tiennent pas compte du nombre de votes communs utilisés pour obtenir la valeur. Donnez un exemple de comment cela peut constituer un problème et une solution.
5. Quelle sont les différences entre les approches utilisateur-utilisateur et item-item?
6. Comment la transformation TFIDF de la recherche d'informations s'applique-t-elle dans le cadre des filtres collaboratifs?
7. Pour l'approche probabiliste, expliquez en termes simples ce à quoi correspond le calcul de la valeur attendue d'un vote.
8. L'approche de factorisation de matrice décompose la matrice utilisateurs-items en le produit de deux sous-matrices. Que représentent ces deux matrices?
9. L'approche de factorisation de matrice fait référence à des facteurs latents.
   1. Comment ces facteurs se réflètent-ils dans la formule de décomposition de matrice?
   2. Comment déterminer le nombre de facteurs.
10. Expliquez le principe de la validation croisée.
11. Le calcul d'un score de précision nécessite de déterminer un seuil tandis que celui de l'AUC n'en exige aucun. Expliquez.