Calcul & Génération de Recommandations
Du score brut à la suggestion visible : comment transformer des vecteurs latents en recommandations personnalisées ultra-pertinentes.
Démo interactive – Génération en temps réel
Simulez le moteur de recommandation pour Marie après entraînement du modèle
Recommandations générées pour Marie (top-5) :
1. Interstellar (4.72/5)
Basé sur : similarité élevée avec Inception + 2001: A Space Odyssey (via SVD + user-based)
Basé sur : similarité élevée avec Inception + 2001: A Space Odyssey (via SVD + user-based)
2. Dune: Part Two (4.61/5)
Score hybride : contenu (science-fiction épique) + collaborative filtering
Score hybride : contenu (science-fiction épique) + collaborative filtering
3. Blade Runner 2049 (4.48/5)
Forte corrélation latente avec ses notes sur films de Nolan & Villeneuve
Forte corrélation latente avec ses notes sur films de Nolan & Villeneuve
4. Arrival (4.39/5)
Neural CF + similarité cosinus items → très bon match thématique
Neural CF + similarité cosinus items → très bon match thématique
5. The Matrix Resurrections (4.21/5)
Recommandation exploratoire (diversité) avec confiance moyenne
Recommandation exploratoire (diversité) avec confiance moyenne
Temps de calcul simulé : < 80 ms | Méthode : SVD + reranking hybride
"Marie a aimé Inception (5), Interstellar (4), Dune (4.5). Le système prédit qu’elle adorera Blade Runner 2049 avec 91% de probabilité d’appréciation ≥4."