Développe un système de recommandation pour [TYPE DE CONTENU/PRODUITS]. Approches hybrides : 1. **Collaborative filtering** (user-based, item-based) 2. **Content-based filtering** avec features textuelles/images 3. **Matrix factorization** (SVD, NMF) 4. **Deep learning** (Neural Collaborative Filtering) 5. **Cold start problem** solutions 6. **Real-time recommendations** avec streaming 7. **A/B testing** framework Fournis architecture complète, code Python, et métriques de recommandation.