P9 : Projet d'application de recommandation de contenu

Enjeu

L'enjeu consiste à concevoir des scripts permettant de recommander du contenu à ses utilisateurs:

• Executer une chaine de traitements IA bout en bout
  • conception d'un MVP sous forme d'une application mobile de recommandation de contenu
  • utiliser une architecture SERVERLESS avec des azure functions pour faire le lien entre système de recommandation et application

Ressources:

Données utilisateur (interactions, informations sur les articles, sur les sessions utilisateurs)
github de l'application web à utiliser
mode opératoire de l'application web

Autres ressources utiles:
Principe d'un système de recommandation:
cours video: Content based Recommender Systems
content based filtering
collaborative filtering
Azure functions:
lien 1
lien 2
Web recommandations:
Librairie surprise:
Exemple de systeme de reco avec surprise:
Exemple de reco sur Kaggle:
Libraire implicit :
Liste de modèle de collaborative filtering:
Azure:
Bonnes pratiques:
Azure functions et vscode:
Creation azure functions sur azure:
Liaison d’entrée de blobs dans azure function:
Liaison d’entrée de cosmo db dans azure function:

Script

3 notebooks commentés:
lien1
lien2
lien3
et l'appli: le rep

Présentation PDF:

pdf complet