סחר אלקטרוני בן גוריון
- 100 שאלות
- 5 תגובות
- 0% הושלמו
- equalizer סטטיסטיקות
- share שתף
מנהלים:
Discuss, Learn and be Happy דיון בשאלות
help
brightness_4
brightness_7
format_textdirection_r_to_l
format_textdirection_l_to_r
במשחק הטלוויזיה "רווח קל" שני מתחרים. בכל סיבוב של המשחק ישנו סכום כסף בקופה. לשני המתחרים ניתן זמן לסכם ביניהם איזה חלק מהסכום יקבל כל מתחרה. לאחר מכן, מכריזים המתחרים בו זמנית על החלק היחסי מהסכום אותו ירצו לקבל. S1 הינו החלק היחסי עליו מכריז מתחרה מספר 1, ו-S2 הינו החלק היחסי עליו מכריז מתחרה מספר 2, כאשר S2 קטן שווה מאחד ו-S1 גדול שווה מ-0. אם המתחרים הצליחו להגיע להסכמה ומתקיים S1+S2 קטן שווה מ-1 כל אחד מהמתחרים מקבל את סכום הכסף עליו הכריז, ואם שני המתחרים לא הגיעו להסכמה ומתקיים S1+S2 גדול שווה מ-1 שני המתחרים יקבלו 0. שאלה- אילו מהאסטרטגיות הבאות מהוות pure strategy Nash equilibrium? יש לבחור את האפשרות שמכסה את כל התשובות הנכונות מבין האסטרטגיות המוצגות.
1
| done |
במצב ראשון בהנחה ש-S2 נשאר עם 0.7 ל-S1 לא שווה לשנות את הבחירה שלו כי אם הוא ייקח יותר מ-0.3 הסכום של שני הערכים יהיה גדול מ-1 ואז הם לא יקבלו כלום ואם הוא יקטין את הערך היחסי מ-0.3 הוא יקבל פחות. אותו דבר הפוך לגבי S2 כאשר S1 לא משנה מ-0.3.
במצב השני הוא בדיוק אותו דבר כאשר כל אחד משני הצדדים עם 0.5 לא שווה לאף אחד מהם לקחת יותר כי אז הם יחרגו מא-1 ואם מישהו מהם ישנה לפחות מ-0.5 הוא ירוויח פחות.
במצב השלישי כששני השחקנים בוחרים 1 נגיד ו-S1 נשאר עם 1 אז לא משנה מ-S2 ישנה את הבחירה שלו כי כל ערך שיבחר יחד עם ה-1 של S1 יגרום לו להפסיד והוא יקבל 0 כנ"ל הפוך אם S2 נשאר עם 1 אז לא משנה איזה ערך חדש S1 יבחר החיבור שלהם יחרוג מ-1 והם יקבלו 0. לכם אין להם מה לשנות את הבחירה שלהם כי היא לא תועיל.
מכאן שתשובות א, ב ו-ג נכונות
מיין לפי
במצב של mixed strategy Nash equilibrium כאשר שחקן 1 משחק "שמאל" בהסתברות p ושחקן 2 משחק "שמאל" בהסתברות q, כיצד ישתנו p ו-q כאשר X יגדל (X גדול מ-1)
1
| done | ||
ניצור מערכת משוואת בעזרת חישוב Utility:
שחקן 1- שורות- הסתברות לשמאל p והסתברות לימין 1 פחות p. מכאן ש- px+0(1-p) = p*0+(1-p)2
נפתח את המשוואה ונקבל p= 2/(2+x).
שחקן 2- עמודות- הסברות לשמאל q והסתברות לימין 1 פחות q. מכאן ש- qx+0(1-q) = q*0+(1-q)3
נפתח את המשוואה ונקבל q= 3/(3+x).
כעת ניתן לראות שכאשר נגדיל את x גם p וגם q יקטנו כי המכנה יגדל!
אתר השוואת המחירים "השווה לי", מציג שתי פרסומות. ערך ה-CTR (Click through rate) עבור פרסומת מספר 1 הוא 0.1 ועבור פרסומת מספר 2 הוא 0.02, ללא תלות בפרסומת המוצגת. קיימים שלושה מפרסמים המעוניינים לפרסם באתר. ערך ה-Value per click של המפרסמים הוא 15$, 11$ ו-6$ עבור המפרסמים 1, 2 ו-3 בהתאמה. האתר משתמש במנגנון Generalized Second Price Auction (GSP) לשם שיוך מקומות הפרסום למפרסמים ותמחור הפרסומות per click. מפרסם מספר 3 מציע bid קבוע של 6$, מידע זה ידוע למפרסמים 1 ו2. ערכי ה-bid וה-value per click של המפרסמים 1 ו-2 אינו ידוע למפרסמים אחרים. ערך ה-bid ניתן ב-cent (רזולוציה של 0.01$) מהו ערך ה-bid המקסימלי הנכון עבור מפרסם מספר 2?
1
| done | ||
אם אתה במקום השני אתה יודע בוודאות כמה אתה משלם וכמה תרוויח.. לעומת המקום הראשון שאנחנו לא יודעים וכדי לדעת מאיזה שלב כדאי להפסיק נשווה בין המשוואות:
נשתמש בנוסחה לחישוב רווח של מפרסם: CTR(Vi-bi):
מאחר ומדובר ב-GSP המקום אם המשתמש השני יהיה במקום השני הוא ישלם את הערך של זה שבא אחריו כלומר המקום השלישי- והערך הוא 6. מכאן שהמשוואה היא (11-6)*0.02 = 0.1 (הפרסומת השנייה מרוויחה 0.02) כדי לדעת מהו הביד המקסימלי נעשה משוואה עם נעלם עבור הפרסומת ה-1 עם 0.1 ונשווה אותה למה שחישבנו. כלומר (x-11)*0.1 = 0.1 מכאן יוצא ש-X = 10. (הכוונה 11 פחות x) בסדר הזה.
מיין לפי
באיזה מהמקרים הבאים מתאים להשתמש במודל המלצה מסוג item to item collaborative filtering? יש לבחור את התשובה שמכילה את כל המקרים המתאימים מבין המקרים המוצגים.
1
| done | ||
א'- לא מתאים- כי המודעות מתחלפות כל יום ואז אין לנו הרבה לקוחות שקראו את אותם כתבות.
ב'- מתאים.
ג'- לא מתאים- מתחלף בתדירות גבוהה.
מיין לפי
האתר Saloona.com מספק כתבות בנושא אופנה וטיפוח. חלק מהכתבות סוקרות מוצרים חדשים ומכילות לינק לרכישת המוצרים הנסקרים באתר e-commerce. לפי התיאור אתר Saloona.com משמש כ-:
1
| done |
- Publishers -בעלי האתרים, מפרסמים את הפרסומות באתרים שלהם (למשל גוגל)
- Advertisers -בעלי החנויות, קונים את הפרסומות. משלמים לpublishers כדי שיפרסמו את הפרסומת
שלהם.
- Ad network -מסופק על ידי הpublishers .עושה את ההתאמה בין הpublisher ל-advertiser .
- ו- Ad affiliate -מביא traffic לאתרים של מפרסמים, אבל עושים זאת בדרכים אחרות מאשר פרסום
רגיל באינטרנט (לדוגמה כתבות עם קישורים).
- exchanges Ad-פלטפורמה טכנולוגית שמאפשרת לעשות משא ומתן בין הpublishers לadvertisers
בצורה אוטומטית.
מכאן ש - Ad affiliate הכי מתאים.
מיין לפי
אתר "השווה לי" המציג שתי פרסומות הוא publisher?
1
מיין לפי
שימוש ב-http cookie באתר e-commerce אינו חוקי על פי רגולציית GDPR?
1
| done |
לפי רגולציית GDPR אנו מחייבים את האתר שיבקשו מהמשתמשים שיאשרו cookies. אבל זה לא אומר שזה לא חוקי! פשוט צריך לאשר לפני.
מיין לפי
שימוש ב- organic post ב-Facebook לרב ישיג reach גבוה יותר מ-paid cost.
1
| done |
פרסום ברשתות חברתיות – אוסף המון מידע על המשתמשים ולכן יכול לבחור בצורה טובה את
הפרסומת המתאימה ביותר למשתמש.
Organic – לפרסם לכל העוקבים שלי )מגיעים ל %2 מהעוקבים/חברים(.
Paid – על סמך קהל יעד שאני הגדרתי פייסבוק תחשוף את הפרסומת, כלומר גם לאנשים שהם לא
חברים שלי – מביא לחשיפה הרבה יותר גבוהה.
כלומר paid יחשוף את הפרסום ליותר אנשים!
מיין לפי
המנגנון הנפוץ ביותר לאיסוף מידע באופן אקטיבי על מבקרים באתר הינו http cookies.
1
| done |
Passive data Passive – מתבצע לרוב על ידי קוקיז ומאפשר לעקוב אחרי כל הפעולות של המשתמש והוא
לא מודע אליהם. נעקוב אחר השעות, הימים, מיקומים, איזה דפים חיפש, מערכת הפעלה וכו'. על ידי כך
ננסה לזהות את המאפיינים של המשתמש כמו גיל, מין וכדומה.
collection data Active – נתונים שהמשתמש מודע לכך שהוא מעביר לנו כמו טפסים שממלא וסקרים.
בנוסף כתובת כאשר ממלא למשלוח.
מכאן שהטענה לא נכונה כתוב אקטיבי וזה אמור להיות פאסיבי!
מיין לפי
על מנת למדוד את הדיוק של מערכת המלצה מסוג collaborate filtering שחוזה את הדירוג שיתנו צופים לסרטים שעדיין לא צפו בהם, נחלק את כל הדירוגים הקיימים (שלשות: משתמש, סרט, דירוג) באופן רנדומלי לקבוצת אימון וקבוצת בדיקה. נאמן את מערכת ההמלצה בעזרת קבוצת האימון ונבדוק בעזרת קבוצת הבדיקה.
1
| done |
אי אפשר לחלק באופן רנדומלי מהסיבה שאם נעשה כך ייתכן וקובץ ה-train לא יהיו דרוגים על items מסויים שלהם יהיה דירוג ב-test. וכנ"ל עם users ייתכן ויהיה user שכל הדירוגים שלו יהיו בטסט ולכן לא יהיה לו דירוג ל-item כלשהו ב-train.
מיין לפי