Comment fonctionne l'algorithme LightFM?

LightFM est un algorithme hybride de systèmes de recommandation qui combine filtrage collaboratif et méthodes basées sur le contenu. Il utilise la factorisation matricielle pour apprendre des représentations des utilisateurs et des objets, en tenant compte à la fois des interactions (par exemple, vues, achats) et des caractéristiques supplémentaires (features) des utilisateurs et des éléments.

Points clés de LightFM :

• Données d'entrée : matrice d'interactions (utilisateur — objet) et caractéristiques optionnelles pour les utilisateurs et les objets.
• Le modèle est entraîné pour minimiser une fonction de perte, qui peut être basée sur le classement (par exemple, WARP) ou sur la régression.
• En sortie, on obtient des vecteurs de caractéristiques pour les utilisateurs et les objets, utilisables pour prédire la probabilité d'interaction.

Exemple d'utilisation en Python :

from lightfm import LightFM
from lightfm.datasets import fetch_movielens

data = fetch_movielens(min_rating=4.0)

model = LightFM(loss='warp')
model.fit(data['train'], epochs=30, num_threads=2)

# Prédiction de la probabilité qu'un utilisateur 3 soit intéressé par le film 10
score = model.predict(3, 10)

Ainsi, LightFM est bien adapté aux systèmes de recommandation où il y a à la fois des interactions et des métadonnées supplémentaires.