stackateam/flux_recommandations repository overview

:rewind: acceuil⁠

⁠Système de recommandation de contenu Stackadoc

:warning: Documentation ici⁠

⁠Sources d'informations disponibles

• Historique de recherche des utilisateurs

  • Thèmes associés aux recherches :ballot_box_with_check:
  • Auteurs associés aux recherches :ballot_box_with_check:
  • Entités récupérées dans les textes (sous réserve de leur indexation) :ballot_box_with_check:
  • historique global (trends sur stackadoc.com) :ballot_box_with_check:
  • Favoris User :hourglass:

• Questionnaire on-boarding :hourglass:

  • thèmes
  • mot-clés
  • fonction de l'utililsateur (lobbyst , parlemetaire etc)

• WorldWide trends

  • sujets chaud en PAYS par catégories : 38 = assurance 107 = investissement cf⁠ :ballot_box_with_check:
  • Wikidata et Google KG: :ballot_box_with_check:

⁠Format d'entrée:

id_utilisateur

⁠Format de sortie:

Indexation des 100 recommandations dans elastic --> index = test_django_recommendations

⁠Lancement du flux

nohup sudo docker run --env-file ./env.list stackateam/flux_recommandations > api.txt &

⁠Explications

Une classe User contient les logs, les recommandations et infos de l'utilisateur:

⁠Données propores à l'activité de l'utilisateur

• username
• queries --> historique des requetes textuelles
• docs --> historique des documents consultés
• authors --> historique des auteurs consultés
• sim_searches --> extrapolation des recherches sous l'angle de l'actu par Google
  • sim_searches_date --> date de génération des sim searches pour éviter se surrequetage de l'api

⁠Construction de la recommandation

• top_authors --> recommandation basée sur le top X des auteurs
  • authors_process_date --> date de génération de la recommandation top_authors
• ggle --> recommandation basée les queries et l'api google
  • ggl_process_date --> date de génération de ggle
• mlt --> recommandation basée sur la proximité avec des documents déja consultés
  • mlt_process_date --> date de génération de mlt
• com --> recommandation basée sur la communauté stackadoc
  • com_process_date --> date de génération de com
• past_queries --> recommandation basée sur le re-lancement d'ancienne requete
  • past_queries_process_date --> date de génération de past_queries

⁠1 . Top authors recommandation:

Considère uniquement les auteurs consultés plus d'une fois.

Pour ces acteurs, l'algo récupère leurs textes des 10 dernier jours.

@TODO

⁠Ressources

exemples de requetes google trend⁠

liste des catégories⁠

doc pytrends⁠

FAISS⁠