Как KION формирует в Realtime персональные рекомендации и витрины

Архитектура

Python
Бэкенд / другое
Рекомендации / ML

Доклад принят в программу конференции

Мнение Программного комитета о докладе

Интересный рассказ, как из простых инструментов можно собрать систему, которая обеспечивает хорошую производительность для сложной задачи подготовки персональных рекомендаций в режиме realtime.

Целевая аудитория

Junior, Middle, Senior, TeamLead, архитекторы, project manager.

Тезисы

Расскажу, как контент в KION попадает в рекомендации, на персональные витрины, как мы разрабатывали ТВ-витрину. А еще про самые интересные бизнес-правила и как редакция помогает растить смотрение.

В KION есть элемент «блендер». Он формирует витрину, используя разные источники, применяет свыше 50 бизнес-правил, и все это — быстрее, чем за 300 мс для каждого запроса. При этом рекомендации и витрины формируются максимально релевантные пользователю. Например, просмотренный фильм больше не покажется на витрине. Или если пользователь несколько раз не реагирует на постер фильма, витрина предлагает ему другой, чтобы пользователь с большей вероятностью обратил внимание на тайтл. Все это строго персонально и очень быстро.

Алексей Жиряков

KION, МТС Диджитал

Руководитель направления backend-команды витрины KION. В медиа-IТ работает уже больше 10 лет.
Знает, что такое контроль хвостовой рекурсии.
Любит Python и комедии.

KION, МТС Диджитал

МТС — одна из ведущих экосистемных компаний России. Предоставляет услуги мобильной и фиксированной связи, решения в области объединенных коммуникаций, интернета вещей, обработки данных, облачных вычислений и кибербезопасности. Штат IT-специалистов компании превышает 8 000 человек.

Видео

Другие доклады секции

Архитектура