Système de Recommandation de Contenu Personnalisé

Présentation du Projet

Ce projet ambitieux a consisté en la conception, le développement et le déploiement d’un système de recommandation de contenu personnalisé, spécialement conçu pour enrichir l’expérience utilisateur au sein d’une plateforme de contenu telle que “My Content”. Face à la surabondance d’informations, un système de recommandation efficace est devenu un atout indispensable pour guider les utilisateurs vers les contenus les plus pertinents et susceptibles de les intéresser. Ce projet explore et fusionne deux approches puissantes – le filtrage collaboratif et le filtrage basé sur le contenu – afin d’offrir des suggestions à la fois personnalisées et diversifiées, optimisant ainsi l’engagement et la découverte au sein de la plateforme. L’aboutissement de ce travail est une application web interactive, alimentée par un backend cloud, permettant une interaction intuitive avec le moteur de recommandation.

Les points clés

Méthodologies et Algorithmes Utilisés

Ce projet repose sur une combinaison stratégique de plusieurs algorithmes et techniques de machine learning :

 

  • Filtrage Collaboratif (Alternating Least Squares – ALS) : L’algorithme ALS a été implémenté pour analyser les motifs d’interaction entre les utilisateurs et les articles (basés sur les clics). En factorisant la matrice d’interactions, le modèle apprend des représentations latentes des utilisateurs et des articles, capturant des préférences implicites et des caractéristiques cachées. L’optimisation des hyperparamètres (nombre de facteurs latents, terme de régularisation) a été réalisée via une recherche par grille (Grid Search) pour maximiser la performance prédictive.
  • Filtrage Basé sur le Contenu (Similarité Cosinus) : Cette approche utilise les embeddings précalculés des articles pour mesurer leur similarité sémantique. En calculant la similarité cosinus entre les embeddings, le système peut recommander des articles intrinsèquement similaires à ceux que l’utilisateur a déjà montrés de l’intérêt. Différentes stratégies de sélection d’articles de base (dernier article consulté, sélection aléatoire, profil utilisateur agrégé) ont été explorées pour influencer la nature et la pertinence des recommandations.
  • Réduction de Dimensionnalité (Analyse en Composantes Principales – PCA) : Afin d’optimiser les performances du modèle basé sur le contenu, la PCA a été appliquée pour réduire la dimensionnalité des embeddings des articles tout en conservant la majorité de l’information, accélérant ainsi les calculs de similarité.

Fonctionnalités du Projet

  • Recommandations Personnalisées : Le système génère des suggestions d’articles adaptées aux préférences individuelles des utilisateurs, basées à la fois sur leur historique d’interactions et sur les caractéristiques du contenu.
  • Approche Hybride : En combinant le filtrage collaboratif et basé sur le contenu, le système vise à surmonter les limitations de chaque approche individuelle (comme le démarrage à froid) et à offrir des recommandations plus robustes et diversifiées.
  • Stratégies de Sélection d’Article de Base : Plusieurs stratégies ont été implémentées pour le modèle basé sur le contenu, permettant d’adapter la nature des recommandations en fonction du contexte (e.g., recommander des articles similaires au dernier consulté pour une exploration thématique).
  • Interface Utilisateur Interactive (Streamlit) : Une application web conviviale développée avec Streamlit permet aux utilisateurs de visualiser facilement les recommandations en saisissant leur ID.
  • Déploiement Cloud (Azure Functions) : Le backend du système de recommandation est déployé sur Azure Functions, offrant une solution serverless, scalable et potentiellement rentable pour la diffusion des recommandations en temps réel.
  • Évaluation Rigoureuse : La performance du modèle de filtrage collaboratif a été évaluée hors ligne à l’aide de la métrique Mean Average Precision (MAP@10), fournissant une mesure quantitative de la qualité et du classement des recommandations.
  • Optimisation des Performances : L’utilisation de la PCA pour la réduction de dimensionnalité dans le modèle basé sur le contenu a permis d’optimiser les temps de calcul pour la génération des recommandations.

Points forts du projet :

  • Intégration de Techniques Avancées : Maîtrise et application de deux approches fondamentales des systèmes de recommandation, démontrant une compréhension approfondie du domaine.
  • Conception d’une Architecture Complète : De l’ingestion et du prétraitement des données à la modélisation, l’évaluation et le déploiement via une interface utilisateur cloud.
  • Optimisation et Évaluation Rigoureuse : Utilisation de techniques d’optimisation d’hyperparamètres et d’une métrique d’évaluation standard de l’industrie pour assurer la performance du modèle.
  • Développement d’une Interface Utilisateur Fonctionnelle : Création d’une application Streamlit intuitive permettant une interaction directe avec le système de recommandation déployé.
  • Expérience avec le Cloud (Azure) : Familiarité avec le déploiement de services de machine learning dans un environnement cloud serverless.
  • Adaptabilité des Stratégies : Exploration et implémentation de différentes stratégies de recommandation basées sur le contenu pour répondre à divers besoins utilisateur.

Applications potentielles

Ce système de recommandation de contenu personnalisé a un large éventail d’applications potentielles, notamment :

  • Plateformes de Publication en Ligne : Augmenter l’engagement des lecteurs en leur suggérant des articles pertinents, prolongeant ainsi leur temps passé sur la plateforme et favorisant la découverte de nouveaux contenus.
  • Sites d’Actualités et Blogs : Personnaliser l’expérience de lecture en présentant les informations les plus susceptibles d’intéresser chaque utilisateur.
  • Plateformes d’Apprentissage en Ligne : Recommander des cours, des articles ou des ressources éducatives en fonction des intérêts et de l’historique d’apprentissage des étudiants.
  • Bibliothèques Numériques : Aider les utilisateurs à découvrir des livres, des articles de recherche ou d’autres documents pertinents au sein d’un vaste catalogue.
  • Agrégateurs de Contenu : Offrir une expérience de lecture personnalisée en filtrant et en priorisant le contenu provenant de diverses sources.

Technologies Utilisées

  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • Scikit-learn
  • Implicit (ALS)
  • Streamlit
  • Requests
  • Azure Functions