Séance de cours
Systèmes de recommandation : factorisation et évaluation des matrices
Description
Cette séance de cours couvre les systèmes de recommandation, en mettant l'accent sur les techniques de factorisation matricielle pour le filtrage collaboratif. Les sujets abordés comprennent le filtrage collaboratif basé sur des éléments, la dérivation des facteurs latents, l'optimisation de la factorisation matricielle, les matrices d'agrégation de poids et les mesures d'évaluation comme RMSE et NDCG.
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