Sistemas de Recomendação de IA

Projete mecanismos de recomendação baseados em conteúdo usando PLN, extração de características de itens, TF-IDF, embeddings e pontuação de similaridade para catálogos de texto, mídia e produtos.

Projete infraestruturas de serviço de recomendação em tempo real de baixa latência e alta taxa de transferência, incluindo recuperação, classificação, armazenamentos de recursos, camadas de cache e pipelines de implantação de modelos.

Audite sistemas de recomendação quanto a viés de popularidade, justiça de exposição, disparidades demográficas e ciclos de feedback usando métricas de justiça estabelecidas e técnicas de desviesamento.

Projete sistemas de recomendação conversacional alimentados por grandes modelos de linguagem, combinando elicitação de preferências em linguagem natural, diálogo de múltiplas etapas e seleção de itens aumentada por recuperação.

Projete sistemas de recomendação por filtragem colaborativa baseados em usuários e itens, incluindo fatoração de matrizes, métricas de similaridade e estratégias para lidar com o problema de partida a frio.

Projete sistemas de recomendação que utilizam grafos de conhecimento, relacionamentos entre entidades e redes neurais de grafos para melhorar a explicabilidade, precisão e compreensão semântica.

Melhore a qualidade das recomendações além da precisão, projetando estratégias de otimização de diversidade, novidade, serendipidade e cobertura de catálogo para reduzir bolhas de filtro e aumentar a satisfação do usuário.

Construa modelos de recomendação baseados em sessão usando GRU4Rec, SASRec, BERT4Rec e arquiteturas transformer para prever próximos itens a partir de sequências de interação anônimas ou de curto horizonte.

Resolva problemas de arranque a frio em sistemas de recomendação para novos utilizadores e itens, utilizando fluxos de integração, meta-aprendizagem, transferência entre domínios e estratégias de inicialização híbrida.

Projete e implemente algoritmos multi-armed bandit e bandit contextual para sistemas de recomendação, equilibrando exploração e exploração em personalização em tempo real.