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 ;Докладчик: with ;{{SpeakerInfo}}:) |
StasFomin (обсуждение | вклад) (Batch edit: replace PCRE \[([^\s]+) Страничка доклада на сайте конференции\] with {{ConferencePage|$1}}) |
||
</blockquote>
{{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]]
{{----}}
{{LinksSection}}
* [{{ConferencePage|http://2016.secr.ru/program/submitted-presentations/semantic-web-highload-content-based-recommendation-system-real-time-amazon-kinesis-lucene Страничка доклада на сайте конференции]}}
<!-- <blockquote>[©]</blockquote> -->
<references/>
<!-- topub -->
[[Категория:SECR-2016]]
[[Категория:Machine Learning]]
[[Категория:Распределенные системы]] | |||
Версия 13:59, 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 ссылки