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Moteur de recommandations v1.0.0

Utilisez cette ressource pour construire un moteur de recommandations par filtrage collaboratif, factorisation ou approche hybride

Nouveau

  • 380 téléchargements
  • 113 mentions J'aime
  • 213 sauvegardes

Gratuit

Installer avec la CLI

Dans un terminal, depuis le dossier voulu :

npx --yes palatekit@latest install recommendation-engine-collaborative

Sans option, la skill va dans ~/.agents/skills/ ; ajoutez --agent claude-code (ou codex, cursor…) pour viser un agent.

Première fois : connectez la CLI avec

npx --yes palatekit@latest login

L'agent construit la matrice utilisateurs-produits, entraîne un modèle de filtrage collaboratif ou de factorisation, puis génère des recommandations évaluées par des métriques. Vous obtenez un moteur de base et des pistes pour le démarrage à froid.

Choisie surtout par

Mise à jour le 2 novembre 2026

Carte de la skill « Moteur de recommandations »

Caractéristiques

Fonctionne dans
Guides d'installation
Génère avec
Le modèle de votre agent
Licence
MIT

Ressources similaires

Tout voir

Ce que vous obtenez

  • SKILL.md : filtrage collaboratif, factorisation SVD et approche hybride
  • references/ : stratégies de démarrage à froid et métriques d'évaluation

Pour qui

  • Votre boutique veut suggérer des produits à partir des achats passés
  • Les nouveaux utilisateurs ou produits reçoivent des recommandations vides

Pas pour qui

    Étiquettes

    • recommandation
    • filtrage collaboratif
    • svd
    • personnalisation

    À propos

    Vous dites

    « Construis un moteur de recommandations pour mon catalogue à partir de l'historique d'achats. »

    Carte de la skill « Moteur de recommandations »

    Skill publiée par secondsky sous licence MIT. Fichiers livrés dans leur version d'origine, en anglais.

    Voir plus

    Comment l'utiliser

    1. Installez la skill dans le dossier de skills de votre agent
    2. Demandez à votre agent de construire un moteur de recommandations par filtrage collaboratif, factorisation ou approche hybride
    3. Relisez et ajustez le résultat

    Aperçu du contenu

    Fichiers

    • LICENSE1,1 Ko
    • NOTICE-PALATEKIT.md0,5 Ko
    • references/cold-start-strategies.md19,6 Ko
    • references/collaborative-filtering-deep-dive.md15,9 Ko
    • references/evaluation-metrics-implementation.md17,6 Ko
    • references/matrix-factorization-methods.md17,9 Ko
    • SKILL.md11,4 Ko

    Origine et licence

    Référencée sans modification

    Auteur
    secondsky
    Source
    github.com/secondsky/claude-skills/tree/88378361314f558fb719aec0af9fd898ab36f0b2/plugins/recommendation-engine/skills/recommendation-engine
    Licence
    MIT

    Notice

    « recommendation-engine » (secondsky, MIT) livré dans sa version d'origine : fiche en français et en anglais par PalateKit.

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