Trong trường hợp sở thích thời trang của người dùng thay đổi theo thời gian (concept drift), việc liên tục huấn luyện lại mô hình là rất quan trọng. Phương án B là cách tiếp cận tốt nhất:

• Duy trì tính chính xác và lịch sử: Kết hợp dữ liệu cũ và mới giúp mô hình học được các xu hướng thời trang hiện tại mà không quên đi những sở thích cơ bản, lâu dài của người dùng.
• Tránh quên lãng thảm họa (Catastrophic Forgetting): Nếu chỉ huấn luyện trên dữ liệu mới (phương án A), mô hình sẽ nhanh chóng quên các mẫu dữ liệu lịch sử quan trọng, dẫn đến dự đoán kém chính xác cho những người dùng có sở thích ổn định.
• Tập kiểm thử (Test Set): Việc dùng dữ liệu mới làm tập test (phương án C) hoặc dữ liệu cũ làm tập test (phương án D) không giải quyết được việc cập nhật mô hình để thích ứng với sở thích mới.

(Đáp án được gợi ý bởi AI)