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) |
||
<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=2021-08-31T18:21:29.720804|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]]
[[Категория:Highload-архитектуры]] | |||
Текущая версия на 11:55, 12 марта 2026
- 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:109 Comments:3