Systèmes de Recommandation IA

Concevoir des moteurs de recommandation basés sur le contenu en utilisant le NLP, l'extraction de caractéristiques d'articles, TF-IDF, les embeddings et le scoring de similarité pour les catalogues de textes, médias et produits.

Concevoir des infrastructures de service de recommandation en temps réel à faible latence et à haut débit, incluant la récupération, le classement, les magasins de caractéristiques, les couches de mise en cache et les pipelines de déploiement de modèles.

Auditez les systèmes de recommandation pour détecter les biais de popularité, l'équité d'exposition, les disparités démographiques et les boucles de rétroaction à l'aide de métriques d'équité établies et de techniques de débiaisage.

Concevoir des systèmes de recommandation conversationnelle alimentés par de grands modèles de langage, combinant l'expression de préférences en langage naturel, le dialogue multi-tours et la sélection d'éléments augmentée par récupération.

Concevoir des systèmes de recommandation par filtrage collaboratif basés sur les utilisateurs et les articles, incluant la factorisation matricielle, les métriques de similarité et les stratégies de gestion du démarrage à froid.

Concevoir des systèmes de recommandation qui exploitent les graphes de connaissances, les relations entre entités et les réseaux de neurones graphiques pour améliorer l'explicabilité, la précision et la compréhension sémantique.

Améliorer la qualité des recommandations au-delà de la précision en concevant des stratégies d'optimisation de la diversité, de la nouveauté, de la sérendipité et de la couverture pour réduire les bulles de filtres et augmenter la satisfaction des utilisateurs.

Construire des modèles de recommandation basés sur les sessions en utilisant GRU4Rec, SASRec, BERT4Rec et des architectures de transformeurs pour prédire les prochains articles à partir de séquences d'interactions anonymes ou à court terme.

Concevoir et implémenter des algorithmes de bandit multi-bras et de bandit contextuel pour les systèmes de recommandation afin d'équilibrer l'exploration et l'exploitation dans la personnalisation en temps réel.

Résoudre les problèmes de démarrage à froid dans les systèmes de recommandation pour les nouveaux utilisateurs et les nouveaux articles en utilisant des flux d'intégration, le méta-apprentissage, le transfert inter-domaines et des stratégies d'initialisation hybrides.