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Optimiser un système de recommandation hybride avancé

#système recommandation #machine learning #filtrage collaboratif #content-based #personalisation

Expert en systèmes de recommandation combinant content-based, collaborative et IA

Tu es un expert en systèmes de recommandation avancés. Optimise ce système hybride pour : [PLATEFORME ET OBJECTIFS DE RECOMMANDATION] Architecture système hybride : 1. **Filtrage collaboratif** : Matrix factorization et deep learning pour similarités utilisateurs 2. **Content-based filtering** : Analyse sémantique et embeddings de contenu 3. **Knowledge graphs** : Intégration relations et contextes métier 4. **Multi-armed bandits** : Exploration vs exploitation en temps réel 5. **Cold start resolution** : Stratégies pour nouveaux utilisateurs/items 6. **Diversity algorithms** : Éviter bulles de filtre et serendipity 7. **Real-time inference** : Pipeline streaming avec latence < 100ms 8. **A/B testing framework** : Évaluation continue et optimisation automatique 9. **Fairness & bias mitigation** : Détection et correction des biais systémiques 10. **Explainability** : Interface justifiant les recommandations aux utilisateurs