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) |
||
{{LinksSection}} * {{ConferencePage|http://2016.secr.ru/program/submitted-presentations/semantic-web-highload-content-based-recommendation-system-real-time-amazon-kinesis-lucene}} <!-- <blockquote>[©]</blockquote> --> <references/> <!-- topub --> [[Категория:SECR-2016]] [[Категория:Machine Learning]] [[Категория:Распределенные системы]] {{stats|vimeo_comments=0|youtube_plays=335|refresh_time=2017-0711-06T15:48:1711T00:50:58.797000044635|youtube_comments=0|vimeo_plays=49}}51}} |
Версия 21:50, 10 ноября 2017
- 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
Презентация
Примечания и ссылки
Plays:86
Comments:0