Systèmes Recommender

Cette séance de cours couvre le concept de systèmes de recommandation, qui aident à faire correspondre les utilisateurs avec des éléments en les classant en fonction de leur pertinence. Il explique les approches collaboratives et basées sur le contenu, illustrant comment le filtrage collaboratif basé sur les utilisateurs et le filtrage collaboratif basé sur les éléments fonctionnent. La séance de cours se penche également sur les métriques de similarité entre les utilisateurs et les éléments, l'agrégation des notations et les méthodes avancées telles que la factorisation matricielle et la descente stochastique du gradient. Il examine les défis des problèmes de démarrage à froid, de l'évolutivité et de la dispersion des données, offrant des solutions et soulignant l'importance des recommandations basées sur le contenu.