Lumotlarni qayta ishlash texnologiyalari fanidan 2-oraliq nazorat ishi Mavzu: Tavsiya qiluvchi tizimlar uchun ma'lumotlarni o'zgartirish Savollar

911-20 guruh talabasi Xudayberganov Tohirjonning
Katta ma'lumotlarni qayta ishlash texnologiyalari fanidan
2-oraliq nazorat ishi
Mavzu: Tavsiya qiluvchi tizimlar uchun ma'lumotlarni o'zgartirish
Savollar:
1. Ma'lumotlarda qanday turdagi xatolar uchraydi?
2. Ushbu xatolarni bartaraf etish uchun ma'lumotlarni tozalashning qanday usullaridan foydalanish mumkin?
3. Ma'lumotlar formatini yoki qiymatlarini o'zgartirish uchun ma'lumotlarni o'zgartirishning qanday usullaridan foydalanish mumkin?
4. Ma'lumotlardan yangi bilimlarni olish uchun ma'lumotlarni tahlil qilishning qaysi usullaridan foydalanish mumkin?
5. Ma'lumotlar ishonchliligi va xavfsizligini ta'minlash uchun ularni saqlashning qanday usullaridan foydalanish mumkin?


Tavsiya qiluvchi tizimlar uchun ma'lumotlarni o'zgartirish o’zi nima?
Tavsiya qiluvchi tizimlar kontekstida ma'lumotlarni o'zgartirish tavsiya modellarini o'qitish va baholash uchun mos bo'lishi uchun tayyor bo’lmagan ma'lumotlarni tayyorlash va o'zgartirishni o'z ichiga oladi. Jarayon siyraklik, modelni o'rgatish, qayta ishlash va tegishli xususiyatlarni birlashtirish kabi muammolarni hal qilish orqali tavsiyalar sifatini oshirishga qaratilgan. Tavsiya qiluvchi tizimlar uchun ma'lumotlarni o'zgartirishning ba'zi asosiy jihatlari ko’zda tutilgan.


1
Tavsiya qiluvchi tizimlar uchun ma'lumotlarni o'zgartirishda ma'lumotlarda qanday turdagi xatolar uchraydi?
Tavsiya qiluvchi tizimlar uchun ma'lumotlarni konvertatsiya qilishda turli xil xatolar paydo bo'lishi mumkin. Ushbu xatolar tavsiyalar sifatiga va tavsiya etilgan modellarning ishlashiga ta'sir qilishi mumkin. Ma'lumotni o'zgartirish jarayonida yuzaga kelishi mumkin bo'lgan ba'zi keng tarqalgan ma'lumotlar xatolar turlari:
1. Yetishmayotgan qiymatlar:
Foydalanuvchi va ob'ektlar o'zaro ta'siri matritsasida yetishmayotgan qiymatlar muhim muammo bo'lishi mumkin. Agar foydalanuvchilar ma'lum elementlar bilan o'zaro aloqada bo'lmagan ma'lumotlarda bo'shliqlar mavjud bo'lsa yoki ba'zi reytinglar yetishmayotgan bo'lsa, bu tavsiya modelining aniqligiga ta'sir qilishi mumkin.
2. Siqilish - bu foydalanuvchi va ob'ektlar o'zaro ta'siri matritsasidagi yozuvlarning aksariyati bo'sh yoki nolga teng bo'lgan vaziyatni anglatadi. Bu tavsiya qiluvchi tizimlarda keng tarqalgan muammo bo'lib, siyrak ma'lumotlar bilan ishlash aniq modelni o'rgatish va tavsiya qilish uchun juda muhimdir.
3. Mos kelmaydigan element yoki foydalanuvchi identifikatorlari:
Mos kelmaydigan yoki mos kelmaydigan foydalanuvchi yoki element identifikatorlari tavsiya jarayonida chalkashlik va xatolarga olib kelishi mumkin. Foydalanuvchilar va elementlarni kodlash va taqdim etishda izchillikni ta'minlash muhim ahamiyatga ega.
4. Ma'lumotlarning noto'g'riligi:
Foydalanuvchi va ob'ektlar o'zaro ta'sirini taqsimlashdagi egrilik modelning umumlashtirish qobiliyatiga ta'sir qilishi mumkin. Agar ba'zi ob'ektlar yoki foydalanuvchilar boshqalarga qaraganda sezilarli darajada ko'proq o'zaro ta'sirga ega bo'lsa, bu tavsiyalarni buzishi mumkin.
5. Baholash shkalasi muammolari:
Mos kelmaydigan yoki noto'g'ri belgilangan reyting shkalalari xatolarga olib kelishi mumkin. Misol uchun, agar reyting shkalasi standartlashtirilmagan bo'lsa, turli foydalanuvchilar turli xil shkalalardan foydalansa, reytinglarni aniq taqqoslash va tahlil qilish qiyin bo'lishi mumkin.
6. Vaqtinchalik nomuvofiqliklar:
Vaqt bilan bog'liq xatolar, agar ma'lumotlar tegishli vaqt tamg'asi bo'lmasa yoki vaqtinchalik dinamika hisobga olinmasa paydo bo'lishi mumkin. Vaqt o'tishi bilan foydalanuvchi afzalliklaridagi o'zgarishlarni hisobga olmaslik tavsiyalarning dolzarbligiga ta'sir qilishi mumkin.
7. Ma'lumotlarning sizib chiqishi:
Ma'lumotlarning sizib chiqishi test to'plamidagi ma'lumotlardan (yoki kelajakdagi ma'lumotlardan) o'quv bosqichida tasodifan foydalanilganda sodir bo'ladi. Bu modelni haddan tashqari optimistik baholashga va ish faoliyatini noto'g'ri baholashga olib kelishi mumkin.
8. Ikki nusxadagi yozuvlar:
Ma'lumotlar to'plamidagi takroriy yozuvlar modelning foydalanuvchi va elementlar o'zaro ta'sirini tushunishini buzishi mumkin. Ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash jarayonida dublikatlarni to'g'ri aniqlash va qayta ishlash juda muhimdir.
9 . Foydalanuvchining afzalliklarini yetarli darajada taqdim etmaslik:
Agar foydalanuvchining afzalliklari ma'lumotlarda yetarli darajada aks ettirilmagan bo'lsa, model foydalanuvchi xatti-harakatlarining nuanslarini qamrab ololmasligi mumkin. Bu cheklangan o'zaro aloqa ma'lumotlari yoki foydalanuvchi profili ma'lumotlarining yetarli emasligi bilan bog'liq bo'lishi mumkin.
Ushbu ma'lumotlar xatolarini bartaraf etish mustahkam va aniq tavsiya tizimlarini yaratish uchun juda muhimdir. Axborotni oldindan qayta ishlash va o'zgartirish usullari ushbu muammolarni yumshatishga va tavsiyalarning umumiy sifatini yaxshilashga yordam beradi.