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Há múltiplas maneiras de criar sistemas de recomendação. Uma das maneiras, baseada em mineração de dados, é identificar quais itens costumam ocorrer em conjunto e posteriormente programá-las no sistema. Tal problema é solucionado por algoritmos de associação que podem gerar regras ao estilo setA→setB (leia-se, conjunto A implica conjunto B), em que diversas métricas podem ser obtidas para validar a força da regra.
Assinale a alternativa que, respectivamente, corresponde a um algoritmo de associação e a uma métrica usada para validar a regra.
Apriori e Distância Euclidiana.
Apriori e Confiança.
Apriori e Backpropagation.
DBScan e Distância Euclidiana.
K-Means e Distância Euclidiana.