Recommender Systems Quiz

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Test your knowledge on recommender systems.

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Dr. Kala K U

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este test esta basado en las diapositivas que pudimos ver con anterioridad, consta de 10 preguntas las cuales tienen alternativas para poder resolverlas.
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Se presentan 10 preguntas, cada una con 4 opciones de respuesta. Seleccione la que considere correcta.

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Recommender Systems QuizVersión en línea Test your knowledge on recommender systems. por Dr. Kala K U 1 What is collaborative filtering primarily based on? a Random selection b Content metadata only c Manual user surveys d User-item interaction patterns 2 Which method uses matrix factorization to reveal latent factors? a Collaborative filtering (matrix factorization) b Popularity-based ranking c Rule-based filtering d Content-based filtering 3 What problem does the cold-start issue describe? a New users/items lack interaction data b Overfitting models c Too many features d Excessive computation 4 In content-based filtering, what primarily drives recommendations? a Item attributes and user preferences b Global popularity c User demographics only d Random picks 5 Which metric evaluates relevance at a cutoff k? a RMSE b AUC c Precision@K d MAP @ K 6 What is a hybrid recommender? a Random forest only b Experts manually curate c Combines multiple approaches d Uses only popularity 7 What bias favors popular items in many systems? a Sparsity bias b Freshness bias c Diversity bias d Popularity bias 8 Implicit feedback signals include? a Clicks and views b User nationality c Explicit ratings only d Purchase price 9 Which approach helps with sparsity in data? a Dimensionality reduction b Increased features c Manual labeling d Overfitting 10 Diversity in recommendations aims to reduce what? a Cold start time b Latency c Repetition and redundancy d Model size

Puedes integrar el juego en un LMS compatible con LTI 1.1 o LTI 1.3 como Canvas, Moodle, o Blackboard. De esta manera podrás guardar las puntuaciones automáticamente en el libro de calificaciones de esa plataforma.

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What is collaborative filtering primarily based on?

Which method uses matrix factorization to reveal latent factors?

What problem does the cold-start issue describe?

In content-based filtering, what primarily drives recommendations?

Which metric evaluates relevance at a cutoff k?

What is a hybrid recommender?

What bias favors popular items in many systems?

Implicit feedback signals include?

Which approach helps with sparsity in data?

Diversity in recommendations aims to reduce what?