O que é similaridade de gênero em sistemas de recomendação de filmes?

• A comparação de atores entre filmes.

• A comparação da popularidade dos filmes.

• A comparação dos gêneros dos filmes para encontrar similaridades.

• A comparação da duração dos filmes.

Qual biblioteca do Python é amplamente utilizada para manipulação de dados em sistemas de recomendação?

• Matplotlib

• NumPy

• Pandas

• Scikit-learn

Qual função do Pandas é utilizada para agrupar dados, como por exemplo, agrupar filmes por gênero?

• groupby()

• merge()

• apply()

• sort_values()

Em um sistema de recomendação baseado em similaridade de gênero, se dois filmes compartilham os mesmos gêneros, o valor da similaridade será:

• 0

• Maior que 0

• Sempre 1

• Igual a 100%

Qual das seguintes opções NÃO é um uso comum de sistemas de recomendação?

• Recomendação de filmes

• Diagnóstico médico

• Sugestão de músicas

• Ofertas de produtos em e-commerce

Qual das seguintes bibliotecas do Python é especialmente útil para operações matemáticas e análise numérica em sistemas de recomendação?

• Pandas

• NumPy

• Seaborn

• TensorFlow

Em um sistema de recomendação, o que significa um valor de similaridade de gênero igual a 0 entre dois filmes?

• Os filmes compartilham todos os gêneros.

• Os filmes não compartilham nenhum gênero.

• Um dos filmes é mais popular que o outro.

• A similaridade de gêneros não pode ser calculada.

Quando um sistema de recomendação utiliza similaridade de gênero para sugerir filmes, ele está empregando qual tipo de filtragem?

• Filtragem colaborativa

• Filtragem baseada em conteúdo

• Filtragem híbrida

• Filtragem demográfica

Qual das opções a seguir é uma vantagem de usar sistemas de recomendação baseados em similaridade de gênero?

• São mais rápidos para calcular em grandes volumes de dados.

• Não precisam de dados de usuários anteriores.

• Funcionam bem mesmo com poucos dados sobre o usuário.

• A recomendação é sempre exata e sem erros.

Em um sistema de recomendação baseado em similaridade de gênero, qual das opções a seguir pode melhorar a precisão das recomendações?

• Considerar apenas os gêneros dos filmes mais populares.

• Aumentar o número de filmes no catálogo, sem considerar a qualidade dos dados.

• Usar uma combinação de similaridade de gêneros e comportamento do usuário.

• Ignorar os filmes com menos de 3 gêneros.