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) |
||
* {{ConferencePage|http://2016.secrus.org/program/submitted-presentations/semantic-web-highload-content-based-recommendation-system-real-time-amazon-kinesis-lucene}} <!-- <blockquote>[©]</blockquote> --> {{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 --> {{stats|disqus_comments=3|refresh_time=2021-08-25T03:49:2431T18:21:29.417356720804|vimeo_comments=0|vimeo_plays=66|youtube_comments=0|youtube_plays=43}} [[Категория:SECR-2016]] [[Категория:Machine Learning]] [[Категория:Распределенные системы]] [[Категория:Рекомендательные системы]] [[Категория:E-commerce]] |
Версия 15:21, 31 августа 2021
- 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:109
Comments:3