Masz dane klientów sklepu internetowego (dane demograficzne, historia odwiedzin, lokalizacja). Celem jest odkrycie wzorców zakupowych klientów, ich preferencji i trendów, aby ulepszyć witrynę i zapewnić spersonalizowane rekomendacje. Które podejście jest najbardziej odpowiednie?
Wybierz odpowiedź
Dotknij opcji, aby sprawdzić swoją odpowiedź.
Poprawna odpowiedź: Zastosowanie filtrowania współpracującego (collaborative filtering), które wykorzystuje interakcje użytkowników i korelacje do znajdowania wzorców klientów..
Dlaczego to jest odpowiedź
Filtrowanie współpracujące jest najbardziej odpowiednie, ponieważ bezpośrednio wykorzystuje interakcje użytkowników (np. historię zakupów, odwiedzin) i podobieństwa między użytkownikami lub przedmiotami do generowania spersonalizowanych rekomendacji i odkrywania wzorców zakupowych. LDA jest używane głównie do modelowania tematów w danych tekstowych, a nie do analizy zachowań zakupowych. Sieci neuronowe mogłyby być użyte, ale bez sprecyzowania architektury i celu są zbyt ogólne i mogą być nadmiernie skomplikowane dla tego zadania. Random Cut Forest (RCF) służy do wykrywania anomalii, a nie do odkrywania wzorców preferencji.
Zdaj egzamin — bez niekończącego się szukania odpowiedzi
Uzyskaj wszystkie zweryfikowane pytania i wyjaśnienia do tego egzaminu w jednym miejscu i zaoszczędź godziny przygotowań. Ponad 1000 certyfikacji · Ponad 20 języków · Zacznij za darmo.
Zdaj egzamin szybciej → Karta nie jest wymagana