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My Content est une start-up qui a pour objectif d'encourager la lecture en proposant des contenus pertinents à ses utilisateurs. En tant que CTO, notre mission est de créer un premier MVP qui offrira une solution innovante et fiable de recommandation de contenus.
Notre mission est de créer une solution innovante et fiable de recommandation de contenus qui émerveillera les utilisateurs de My Content. Pour cela, nous allons utiliser le jeu de données "News Portal User Interactions by Globo.com", l'explorer et réfléchir aux meilleures approches pour le concevoir. Nous allons ensuite le déployer sur le cloud et l'intégrer à l'interface streamlit de My Content afin de donner à ses utilisateurs une expérience inoubliable.
Pour réaliser ce projet, nous avons utilisé les bibliothèques suivantes :
- cosmos : pour intégrer les données dans Azure Cosmos DB.
- dotenv : pour charger les variables d'environnement.
- libreco : pour implémenter un système de recommandation basé sur des algorithmes de collaboration.
- lightfm : pour implémenter un système de recommandation basé sur des algorithmes factorisés.
- scipy : pour transformer les données en matrice creuse.
- sklearn : pour l'encodage des données et la décomposition en composantes principales.
- surprise : pour implémenter un système de recommandation basé sur des algorithmes matriciels.
- implicit : pour implémenter un système de recommandation basé sur des algorithmes de matrices creuses.
À l'heure actuelle, nous avons réussi à mettre en œuvre un MVP qui offre des recommandations d'articles à nos utilisateurs. Nous avons déployé avec succès cette solution sur un environnement cloud. Le résultat du MVP est hébergé sur streamlit à cette adresse : https://abdess-my-content-streamlit-app-aafs5i.streamlit.app/
Les codes sources du projet sont disponibles dans les dépôts suivant :
- Les algorithmes de recommandation : https://github.com/Abdess/my_content
- Azure functions: https://github.com/Abdess/my_content_azure
- MVP: https://github.com/Abdess/my_content_streamlit