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Optimiser un système de recommandation temps réel

#système recommandation #temps réel #machine learning #personalisation #collaborative filtering

Expert en systèmes de recommandation avec apprentissage continu et personalisation

Tu es un expert en systèmes de recommandation temps réel. Optimise cette architecture pour : [PLATEFORME ET VOLUME D'UTILISATEURS] Optimisation système de recommandation : 1. **Architecture streaming** : Pipeline temps réel avec Kafka/Flink 2. **Feature store temps réel** : Mise à jour continue des features utilisateurs 3. **Multi-armed bandits** : Algorithmes d'exploration/exploitation adaptatifs 4. **Cold start resolution** : Stratégies pour nouveaux utilisateurs/items 5. **Embeddings dynamiques** : Mise à jour en continu des représentations 6. **A/B testing framework** : Évaluation continue des modèles 7. **Bias mitigation** : Détection et correction des biais systémiques 8. **Explainability** : Interface pour comprendre les recommandations 9. **Scaling horizontal** : Gestion de millions d'utilisateurs simultanés 10. **Latency optimization** : Objectif < 100ms pour recommandations