Модели, основанные на хранении исходных данных, используют фактические данные для создания предсказаний или рекомендаций, вместо того чтобы выводить обобщенные правила. Давайте разберем предложенные варианты:

• Сходство объектов: Это метод, который может использоваться в моделях, основанных на хранении, так как он опирается на фактические данные для нахождения похожих объектов. Это подход, который часто применяется в рекомендательных системах.
• Оценивание профилей и клиентов: Этот метод также может относиться к моделям, основанным на хранении данных, если он использует реальные профили клиентов для анализа и предсказаний.
• Хранение профилей вместо хранения F: Этот вариант говорит о том, что мы храним профили, а не обрабатываем их в виде обобщенных данных. Это соответствует модели, основанной на хранении данных.
• Сходство клиентов: Аналогично сходству объектов, это также может быть частью модели, основанной на хранении данных, так как оно использует фактические данные для нахождения схожих клиентов.
• Хранение всей исходной матрицы данных: Это явно относится к моделям, основанным на хранении, так как предполагает, что все исходные данные доступны для анализа и предсказаний.

Таким образом, все перечисленные варианты относятся к моделям, основанным на хранении исходных данных:

• Сходство объектов
• Оценивание профилей и клиентов
• Хранение профилей вместо хранения F
• Сходство клиентов
• Хранение всей исходной матрицы данных F

Каждый из этих подходов опирается на использование фактических данных для анализа и предсказаний, что и делает их частью моделей, основанных на хранении исходных данных.