Atelier : reco temporelle évaluée au rang
MF vs popularité en Recall@K sans fuite.
Énoncé
Logs user-item datés : baseline popularité, MF avec biais, split temporel, Recall@10/nDCG@10 + diversité (entropie catalogue). Test dernier mois unique.
Contraintes
Passé→futur strict, négatifs notés, à froid mesuré à part (nouveaux users/items).
Indices
MF à biais de la leçon mia-mf codée en numpy (pas de librairie surprise dans ce cursus : ce qui est codé à la main est compris), K=10, Recall@K/nDCG@K de la leçon mia-mf, undersampling temporel documenté.
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Correction
Attendu : MF > popularité en nDCG mais diversité inférieure sans correctif. Livrez les deux : un décideur qui ne voit que le rang choisira toujours le biaisé.