Рекомендательные системы: архитектура и применение

Хорошо, когда сервис знает пользователя лучше него самого: и сериал подскажет, и рубашку к костюму в онлайн-магазине подберет. Рекомендательные системы в самых разных сферах помогают пользователю лишний раз не напрягаться, а бизнесу — увеличить средний чек и получить более лояльных клиентов. На вебинаре рассказали как собрать эффективный рекомендательный движок под свои цели и задачи. Как обычно, поделились опытом изнутри: показали современную архитектуру рекомендательного движка на базе платформы данных и рассказали, как пришли к такому варианту. У нас накопилось много проверенных наборов алгоритмов. Показали и рассказали, в т.ч. как оценивать результат в итоге. Своим опытом построения и внедрения рекомендательных систем поделились коллеги из GlowByte. Кому будет полезен: * Всем, кто отвечает за реализацию рекомендательной системы в компании; * Архитекторам; * Продакт-менеджерам и дата-инженерам; * СТО и CDO. Наши чаты: Yandex DataSphere Community: Yandex DataLens: NoML Community: 00:00 Интро 02:05 Ключевые бизнес-задачи и способы их решения с помощью рекомендательных систем 11:26 Современная архитектура рекомендательного движка на базе стека технологий 21:55 Пример построения рекомендательной системы для реальной бизнес-задачи