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Titre :

An AI-Powered Personalized Product Recommendation System for Algerian E-Commerce

Auteurs :

Bouzig Mustapha Abdel illah, Auteur ; Zouani Salah Eddine, Auteur ; Mekour Mansour, Directeur de thèse

Type de document :

texte manuscrit

Editeur :

Université de Saïda – Dr. Moulay Tahar – Faculté des Mathématiques, de l’Informatique et des Télécommunications, 2025/2026

Format :

96ص

Accompagnement :

Langues:

Anglais

Index. décimale :

BUC-M 008545

Catégories :

Master en informatique Spécialité : Intelligence Artificielle Principe et application

Mots-clés:

‫ﺮ‬‫ﻤ‬‫ﺘ‬‫ﺴ‬‫ﻤ‬‫ﻟ‬‫ﺍ‬ ‫ﻢ‬‫ّﻠ‬‫ﻌ‬‫ﺘ‬‫ﻟ‬‫ﺍ‬ ٬zeroshot ‫ﺔ‬‫ﻐ‬‫ﻠ‬‫ﻟ‬‫ﺍ‬ ‫ﺔ‬‫ﺠ‬‫ﻟ‬‫ﺎ‬‫ﻌ‬‫ﻣ‬ ٬‫ﻡ‬‫ﺎ‬‫ﻤ‬‫ﺘ‬‫ﻟ‬‫ﺍ‬ ‫ﺐ‬‫ﻴ‬‫ﺟ‬ ‫ﻪ‬‫ﺑ‬‫ﺎ‬‫ﺸ‬‫ﺗ‬ ٬KNN ٬‫ﺔ‬‫ﻴ‬‫ﺻ‬‫ﻮ‬‫ﺗ‬ ‫ﻡ‬‫ﺎ‬‫ﻈ‬‫ﻧ‬ :‫ﺔ‬‫ﻴ‬‫ﺣ‬‫ﺎ‬‫ﺘ‬‫ﻔ‬‫ﻤ‬‫ﻟ‬‫ﺍ‬ ‫ﺕ‬‫ﺎ‬‫ﻤ‬‫ﻠ‬‫ﻜ‬‫ﻟ‬‫ﺍ‬ .‫ﺔ‬‫ﻴ‬‫ﺻ‬‫ﻮ‬‫ﺼ‬‫ﺨ‬‫ﻟ‬‫ﺍ‬ ٬‫ﺮ‬‫ﻴ‬‫ﺴ‬‫ﻔ‬‫ﺘ‬‫ﻠ‬‫ﻟ‬ ‫ﺔ‬‫ﻴ‬‫ﻠ‬‫ﺑ‬‫ﺎ‬‫ﻘ‬‫ﻟ‬‫ﺍ‬ système de recommandation, KNN, similarité cosinus, NLP zéroshot, apprentissage en ligne, explicabilité, vie privée.

Résumé :

‫ﺔ‬‫ﻴ‬‫ﻧ‬‫ﻭ‬‫ﺮ‬‫ﺘ‬‫ﻜ‬‫ﻟ‬‫ﻹ‬‫ﺍ‬ ‫ﺓ‬‫ﺭ‬‫ﺎ‬‫ﺠ‬‫ﺘ‬‫ﻠ‬‫ﻟ‬ ‫ﻢ‬‫ﱠ‬‫ﻤ‬‫ﺼ‬ُ‫ﻣ‬ ٬‫ﻲ‬‫ﻋ‬‫ﺎ‬‫ﻨ‬‫ﻄ‬‫ﺻ‬‫ﻻ‬‫ﺍ‬ ‫ء‬‫ﺎ‬‫ﻛ‬‫ﺬ‬‫ﻟ‬‫ﺍ‬ ‫ﻰ‬‫ﻠ‬‫ﻋ‬ ‫ﻢ‬‫ﺋ‬‫ﺎ‬‫ﻗ‬ ‫ﺕ‬‫ﺎ‬‫ﺠ‬‫ﺘ‬‫ﻨ‬‫ﻤ‬‫ﻟ‬‫ﺎ‬‫ﺑ‬ ‫ﺔ‬‫ﻴ‬‫ﺻ‬‫ﻮ‬‫ﺗ‬ ‫ﻡ‬‫ﺎ‬‫ﻈ‬‫ﻧ‬ AlgerieShop IA
ً‫ﺎ‬‫ﻴ‬‫ﺋ‬‫ﺎ‬‫ﻘ‬‫ﻠ‬‫ﺗ‬ ‫ﺪ‬‫ﱠ‬‫ﻟ‬‫ﻮ‬ُ‫ﻳ‬ ٬‫ًﺍ‬‫ﺪ‬‫ﻌ‬ُ‫ﺑ‬ 12 ‫ﻦ‬‫ﻣ‬ ‫ﻙ‬‫ﺮ‬‫ﺘ‬‫ﺸ‬‫ﻣ‬ ‫ﺕ‬‫ﺎ‬‫ﻣ‬‫ﺎ‬‫ﻤ‬‫ﺘ‬‫ﻫ‬‫ﺍ‬ ‫ء‬‫ﺎ‬‫ﻀ‬‫ﻓ‬ ‫ﻲ‬‫ﻓ‬ ‫ﺞ‬‫ﺘ‬‫ﻨ‬‫ﻣ‬ ‫ﻞ‬‫ﻛ‬‫ﻭ‬ ‫ﻡ‬‫ﺪ‬‫ﺨ‬‫ﺘ‬‫ﺴ‬‫ﻣ‬ ‫ﻞ‬‫ﻛ‬ ‫ﻞ‬‫ﱠﺜ‬‫ﻤ‬ُ‫ﻳ‬ .‫ﺮ‬‫ﺋ‬‫ﺍ‬‫ﺰ‬‫ﺠ‬‫ﻟ‬‫ﺍ‬ ‫ﻲ‬‫ﻓ‬
zeroshot ‫ﺏ‬‫ﻮ‬‫ﻠ‬‫ﺳ‬‫ﺄ‬‫ﺑ‬ ‫ﺔ‬‫ﻴ‬‫ﻌ‬‫ﻴ‬‫ﺒ‬‫ﻁ‬ ‫ﺔ‬‫ﻐ‬‫ﻟ‬ ‫ﺔ‬‫ﺠ‬‫ﻟ‬‫ﺎ‬‫ﻌ‬‫ﻣ‬ ‫ﺝ‬‫ﺫ‬‫ﻮ‬‫ﻤ‬‫ﻨ‬‫ﺑ‬ (‫ﺔ‬‫ﻴ‬‫ﺑ‬‫ﺮ‬‫ﻌ‬‫ﻟ‬‫ﺍ‬‫ﻭ‬ ‫ﺔ‬‫ﻴ‬‫ﺴ‬‫ﻧ‬‫ﺮ‬‫ﻔ‬‫ﻟ‬‫ﺍ‬) ‫ﺕ‬‫ﺎ‬‫ﻐ‬‫ﻠ‬‫ﻟ‬‫ﺍ‬ ‫ﺓ‬‫ﺩ‬‫ﺪ‬‫ﻌ‬‫ﺘ‬‫ﻣ‬ ‫ﻑ‬‫ﺎ‬‫ﺻ‬‫ﻭ‬‫ﻷ‬‫ﺍ‬ ‫ﻦ‬‫ﻣ‬
(KNN) ‫ﺏ‬‫ﺮ‬‫ﻗ‬‫ﻷ‬‫ﺍ‬ ‫ﻥ‬‫ﺍ‬‫ﺮ‬‫ﻴ‬‫ﺠ‬‫ﻟ‬‫ﺍ‬ ‫ﺚ‬‫ﺤ‬‫ﺑ‬ ‫ﻰ‬‫ﻠ‬‫ﻋ‬ ‫ﺕ‬‫ﺎ‬‫ﻴ‬‫ﺻ‬‫ﻮ‬‫ﺘ‬‫ﻟ‬‫ﺍ‬ ‫ﺪ‬‫ﻤ‬‫ﺘ‬‫ﻌ‬‫ﺗ‬ .‫ﺐ‬‫ﻳ‬‫ﺭ‬‫ﺪ‬‫ﺗ‬ ‫ﺕ‬‫ﺎ‬‫ﻧ‬‫ﺎ‬‫ﻴ‬‫ﺑ‬ ‫ﻱ‬‫ﺃ‬ ‫ﻥ‬‫ﻭ‬‫ﺩ‬ mDeBERTav3 ‫ﻰ‬‫ﻋ‬‫ﺪ‬ُ‫ﻳ‬
‫ﺬ‬‫ﱠ‬‫ﻔ‬‫ﻨ‬ُ‫ﻳ‬ .‫ﻞ‬‫ﻋ‬‫ﺎ‬‫ﻔ‬‫ﺗ‬ ‫ﻞ‬‫ﻛ‬ ‫ﺪ‬‫ﻌ‬‫ﺑ‬ ‫ﻡ‬‫ﺪ‬‫ﺨ‬‫ﺘ‬‫ﺴ‬‫ﻤ‬‫ﻟ‬‫ﺍ‬ ‫ﻒ‬‫ﻠ‬‫ﻣ‬ ‫ﺭ‬ّ‫ﻮ‬‫ﻄ‬‫ﺘ‬‫ﻳ‬‫ﻭ‬ ٬‫ﺔ‬‫ﻴ‬‫ﺒ‬‫ﻌ‬‫ﺷ‬ ‫ﺓ‬‫ﺭ‬‫ﺎ‬‫ﺷ‬‫ﺇ‬ ‫ﻊ‬‫ﻣ‬ ً‫ﺎ‬‫ﺟ‬‫ﻮ‬‫ﻣ‬‫ﺪ‬‫ﻣ‬ ٬‫ﻡ‬‫ﺎ‬‫ﻤ‬‫ﺘ‬‫ﻟ‬‫ﺍ‬ ‫ﺐ‬‫ﻴ‬‫ﺟ‬ ‫ﻪ‬‫ﺑ‬‫ﺎ‬‫ﺸ‬‫ﺘ‬‫ﺑ‬
‫ﺔ‬‫ﻠ‬‫ﺑ‬‫ﺎ‬‫ﻗ‬ ‫ﺔ‬‫ﻴ‬‫ﺻ‬‫ﻮ‬‫ﺗ‬ ‫ﻞ‬‫ﻛ‬ ‫ﻰ‬‫ﻘ‬‫ﺒ‬‫ﺗ‬‫ﻭ‬ ٬‫ًﺍ‬‫ﺪ‬‫ﺑ‬‫ﺃ‬ ‫ﻩ‬‫ﺯ‬‫ﺎ‬‫ﻬ‬‫ﺟ‬ ‫ﻡ‬‫ﺪ‬‫ﺨ‬‫ﺘ‬‫ﺴ‬‫ﻤ‬‫ﻟ‬‫ﺍ‬ ‫ﻒ‬‫ﻠ‬‫ﻣ‬ ‫ﺭ‬‫ﺩ‬‫ﺎ‬‫ﻐ‬‫ﻳ‬ ‫ﻼ‬‫ﻓ‬ ٬‫ﺢ‬‫ﻔ‬‫ﺼ‬‫ﺘ‬‫ﻤ‬‫ﻟ‬‫ﺍ‬ ‫ﻞ‬‫ﺧ‬‫ﺍ‬‫ﺩ‬ ‫ﻞ‬‫ﻣ‬‫ﺎ‬‫ﻜ‬‫ﻟ‬‫ﺎ‬‫ﺑ‬ ‫ﺐ‬‫ﻴ‬‫ﺗ‬‫ﺮ‬‫ﺘ‬‫ﻟ‬‫ﺍ‬
.‫ﺮ‬‫ﻴ‬‫ﺴ‬‫ﻔ‬‫ﺘ‬‫ﻠ‬‫ﻟ‬

AlgerieShop IA est un système de recommandation de produits fondé sur l'intelligence
artificielle, conçu pour le ecommerce algérien. Chaque utilisateur et chaque produit
sont représentés dans un même espace d'intérêts à 12 dimensions, généré
automatiquement à partir de descriptions multilingues (français/arabe) par un modèle
de traitement du langage en zéroshot (mDeBERTav3), sans aucune donnée
d'entraînement. Les recommandations reposent sur une recherche des K plus proches
voisins par similarité cosinus, combinée à un signal de popularité, et le profil de
l'utilisateur évolue après chaque interaction. Le classement s'exécute entièrement dans
le navigateur : le profil ne quitte jamais l'appareil, et chaque recommandation est
explicable.

Note de contenu :

Regulatory landscape . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
2.16 Implications for the recommender . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
2.17 Six challenges, six answers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
2.18 Best practices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
2.19 Conclusion
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3 System Implementation and Performance Evaluation
46
3.1Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.2System architecture overview . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.3 The 12-dimensional preference space . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.3.1
Why these 12 dimensions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
3.4 The visual persona builder . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.5
3.6
3.4.1Design . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.4.2Vector construction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.4.3Why visual, not textual . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
3.4.4Persistence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
Client-side KNN with cosine similarity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
3.5.1The match equation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
3.5.2Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
3.5.3Why cosine and not Euclidean (again, briefly) . . . . . . . . . . . . . 50
3.5.4Per-dimension explanation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
Online learning of the persona . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
3.6.1
3.7
The four guards
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
Hybrid CB + CF blending . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
3.7.1Graceful degradation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
3.7.2Why not a smarter CF . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
3.8 The NLP microservice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.8.1Role . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.8.2Endpoints . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.8.3Engineering details . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.8.4A worked example . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
vii3.23 A worked end-to-end walkthrough . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
3.23.1 Step 1: the persona builder . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
3.23.2 Step 2: first recommendations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
3.23.3 Step 3: the cart-add nudge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
3.23.4 Step 4: the dismissal nudge . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
3.23.5 Step 5: admin adds a new product . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
3.23.6 Observations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74
3.24 Code excerpts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
3.24.1 Cosine similarity (TypeScript) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
3.24.2 Positive nudge with the four guards (TypeScript) . . . . . . . . . . . 75
3.24.3 Zero-shot categorisation (Python / FastAPI) . . . . . . . . . . . . . 75
3.25 Internationalisation roadmap . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
3.25.1 String externalisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
3.25.2 Right-to-left layout . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
3.25.3 Number and currency formatting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
3.25.4 Date formatting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
3.25.5 Persona builder content . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
3.25.6 NLP service behaviour . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
3.25.7 Why this matters operationally . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
3.26 Cost of operation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
3.26.1 Frontend hosting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
3.26.2 Supabase . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
3.26.3 NLP service . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
3.26.4 Total at demo scale . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
3.27 Sustainability . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
3.28 Limitations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
3.29 Conclusion
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
General Conclusion81
Bibliography83

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