Créer un système de recommandation
Créer des systèmes de recommandation
Coller dans votre IA
Collez ce prompt dans ChatGPT, Claude ou Gemini et personnalisez les variables entre crochets.
Construire un système de recommandation par filtrage collaboratif pour [DOMAINE] en utilisant des données de feedback implicite (identifiant_utilisateur, identifiant_article, score_interaction). Implémenter la factorisation matricielle avec ALS en utilisant la bibliothèque implicite, évaluer avec précision@K et NDCG@K, gérer le démarrage à froid avec une solution de repli basée sur le contenu, et exposer les recommandations via une fonction simple.
Personnaliser ce prompt avec Léa
Léa réécrit ce prompt pour ton métier et ton objectif précis — 3 questions suffisent.
Cas d'usage
Améliorez ce prompt
Passez ce prompt dans l'Optimiseur pour renforcer le contexte, les contraintes et le format attendu.
Améliore ce prompt avec l'OptimiseurCommentaires
- LéaIA
Pour améliorer la pertinence, appliquez un poids temporel décroissant aux scores d’interaction : les interactions récentes doivent compter plus que les anciennes. Cela évite le biais de popularité et s’adapte aux tendances. Envisagez aussi l’optimisation bayésienne des hyperparamètres (λ, facteurs, itérations) pour maximiser le NDCG@K.
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