Семантическое ядро рунета — высоконагруженная сontent-based рекомендательная система реального времени на базе Amazon Kinesis, Lucene (Александр Сербул, SECR-2016) — различия между версиями
Материал из 0x1.tv
StasFomin (обсуждение | вклад) |
StasFomin (обсуждение | вклад) |
||
{{fblink|1803818643204482}} {{vklink|270}} <references/> [[File:{{#setmainimage:Семантическое ядро рунета — высоконагруженная сontent-based рекомендательная система реального времени на базе Amazon Ki!.jpg}}|center|640px]] <!-- topub --> [[Категория:SECR-2016]] [[Категория:Machine Learning]] [[Категория:Распределенные системы]] {{stats|disqus_comments=3|refresh_time=2019-058-08T00:51:4319T19:29:33.882366093073|vimeo_comments=0|vimeo_plays=62|youtube_comments=0|youtube_plays=39}} |
Версия 16:29, 19 августа 2019
- Докладчик
- Александр Сербул
В докладе мы поделимся опытом создания content-based рекомендательной системы для электронной коммерции, работающей на семантическом ядре рунета.
- Расскажем, как организовали централизованный сбор и обработку информации о посещении пользователями более 100 000 сайтов различной направленности на основе Amazon Kinesis.
- Поделимся опытом многопоточной онлайн-индексации потоков данных в Lucene.
- Продемонстрируем используемые базовые алгоритмы ранжирования и формирования персональных рекомендаций для посетителей более 20 000 интернет-магазинов.
Видео
Посмотрели доклад? Понравился? Напишите комментарий! Не согласны? Тем более напишите.
Презентация
Примечания и ссылки
Plays:101 Comments:3