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) (Batch edit: replace == Слайды == with {{SlidesSection}}) |
StasFomin (обсуждение | вклад) (Batch edit: replace == Видео == with {{VideoSection}}) |
||
;Докладчик: {{Speaker|Александр Сербул}}
<blockquote>
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.
</blockquote>
== Видео =={{VideoSection}}
{{vimeoembed|190378797|800|450}}
<!-- {{youtubelink|}} -->
{{SlidesSection}}
[[File:Семантическое ядро рунета — высоконагруженная сontent-based рекомендательная система реального времени на базе Amazon Kinesis, Lucene.pdf|left|page=-|300px]]
{{----}}
== Примечания и отзывы == | |||
Версия 13:38, 22 декабря 2016
- 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 отзывы
