Assistant 2IIA
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Du score brut à la suggestion visible : comment transformer des vecteurs latents en recommandations personnalisées ultra-pertinentes. Découvrez les mécanismes de scoring, ranking et génération en temps réel.
Simulez le moteur de recommandation pour Marie après entraînement du modèle SVD + Neural Collaborative Filtering
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.
Basé sur : similarité élevée avec Inception + 2001: A Space Odyssey (via SVD + user-based CF)
Score hybride : contenu (science-fiction épique) + collaborative filtering
Forte corrélation latente avec ses notes sur films de Nolan & Villeneuve
Neural CF + similarité cosinus items — très bon match thématique
Recommandation exploratoire (diversité) avec confiance moyenne