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评价推荐系统时常用的公共数据集有哪些？
个性化通过使体验更加相关并根据个人偏好量身定制，在提高客户满意度方面发挥着至关重要的作用。当客户与企业互动时，他们通常会有独特的需求、愿望和行为。通过利用数据来理解这些方面，公司可以创建与每个客户产生共鸣的有针对性的产品和通信。例如，在线零
零-shot学习如何处理对抗性样本？
推荐系统是一种软件应用程序，旨在根据用户的偏好，行为或特征向用户建议产品，服务或内容。这些系统分析各种数据点，诸如过去的交互、评级或人口统计信息，以生成增强用户体验的个性化推荐。推荐系统的常见应用包括亚马逊，Netflix和Spotify等
多智能体系统如何处理不完整信息？
“多智能体系统通过采用机制来处理不完整信息，使智能体能够基于可用数据做出决策，同时考虑由于缺失或未知信息而带来的不确定性。这些系统通常利用信息共享、信念管理和谈判协议等策略，以提高整体理解和行动能力。通过设计能够在不确定性下进行推理的智能体