Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов — секреты, алгоритмы, технологии (Александр Сербул, SECR-2015)

Материал из 0x1.tv

(перенаправлено с «20151022D»)

Аннотация[править | править вики-текст]

Докладчик
Александр Сербул.jpg
Александр Сербул

Рассмотрим архитектуру облачного сервиса персональных рекомендаций 1С-Битрикс в Amazon Web Services. Подробнее остановимся на технологиях обработки “больших данных”: Apache Spark и алгоритмах MapReduce.

Особое внимание уделим алгоритмам рекомендаций и их практическому применению. Остановимся на прикладном применении библиотеки Apache Mahout.

Видео[править | править вики-текст]

on youtube

Слайды[править | править вики-текст]

Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf Облачный сервис персональных рекомендаций для 20 000 интернет-магазинов - секреты, алгоритмы, технологии.pdf

Примечания и отзывы[править | править вики-текст]

Plays:123   Comments:1