User Modeling and Recommender Systems

Karteikarten und Zusammenfassungen für User Modeling and Recommender Systems an der TU München

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Beispielhafte Karteikarten für User Modeling and Recommender Systems an der TU München auf StudySmarter:

Describe the brute force approach for ARM

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What does support measure regarding association rule mining?

Beispielhafte Karteikarten für User Modeling and Recommender Systems an der TU München auf StudySmarter:

What is the foundation of information retrieval (IR)

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Describe the two step approach of association rule mining

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Goal of association rule mining?

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What does confidence measure regarding association rule mining?

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briefly explain retrieval

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Briefly explain what document modelling really is?

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Briedly explain what Information overload is

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What is the Inverse Document Frequency (IDF)?

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Adaptable vs Adaptive systems

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What is the goal of association rule mining?

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Beispielhafte Karteikarten für User Modeling and Recommender Systems an der TU München auf StudySmarter:

User Modeling and Recommender Systems

Describe the brute force approach for ARM
–List all possible association rules
–Compute the support and confidence for each rule
–Prune rules that fail the minsup and minconf thresholds ⇒ Computationally prohibitive!

User Modeling and Recommender Systems

What does support measure regarding association rule mining?
Fraction of transaction that contain both X and Y

User Modeling and Recommender Systems

What is the foundation of information retrieval (IR)

It is searching for documents, info with doc. and metadata within doc.
its been long tradition even before WWW

User Modeling and Recommender Systems

Describe the two step approach of association rule mining
1) Frequent itemset generation –> generate all sets that have support >= minsup
2) generate rule with high confidence from each frequent itemset, where each rule is a binary partitioning of a frequent itemset

User Modeling and Recommender Systems

Goal of association rule mining?
find all transactions with
support ≥ minsup threshold
–confidence ≥ minconf threshold

User Modeling and Recommender Systems

What does confidence measure regarding association rule mining?
Measures how often items in Y appear in transactions that contain X

User Modeling and Recommender Systems

briefly explain retrieval

Is where you search for particular information and its usually focused and purposeful

User Modeling and Recommender Systems

Briefly explain what document modelling really is?
  • it is the construction of an abstract representation of a document
  • It is useful for all application aimed at automatic information processing

User Modeling and Recommender Systems

Briedly explain what Information overload is

State of having too much infromation to make a decision or remain informed about a topic

User Modeling and Recommender Systems

What is the Inverse Document Frequency (IDF)?

Idea

-> Rare terms – in the whole collection – are more informative than frequent terms

-> LOG (N/DF)

N = total number of documents
DF = document frequency = number of
documents that have the term

User Modeling and Recommender Systems

Adaptable vs Adaptive systems

Adaptable system: Provides users with options of determining some alterations to aspect, contents or functionality
Adaptive system: adapts to the new conditions automatically, according to user model

User Modeling and Recommender Systems

What is the goal of association rule mining?
find rules that will predict the occurrence of an item based on the occurrences of other items

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