Résumé

Introduction

Chez AT Internet, les interfaces permettent à nos utilisateurs de manipuler des données complexes avec un niveau de granularité élevé. Ces interfaces proposent un certain nombre de listes déroulantes afin de paramétrer les analyses. Cependant, leur utilisation peut s'avérer complexe étant donné les possibilités offertes. C'est pourquoi nous avons imaginé un système de recommandations, basées sur l'usage de nos utilisateurs, qui va fluidifier leur expérience sur ces interfaces.

Méthodologie

Dans ce talk nous aborderons plusieurs aspects techniques et technologiques, parmi lesquels: le traitement de logs techniques d'une de nos applications avec Snowflake, l'apprentissage de règles de recommandation à partir de ces logs avec un soucis de généralisation à travers nos nombreux clients, le déploiement d'un moteur de recommandation sous forme de microservice

Originalité / perspective

- Utilisation de logs techniques pour l'apprentissage
- Présentation d'un projet de A à Z
- Livraison rapide d'une fonctionnalité

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A propos - AT Internet

Editeur Français et indépendant, nous sommes l'un des leaders mondiaux du Digital Analytics. Nous développons une solution d'analyse de l'audience web et mobile utilisée par les plus grandes marques médias, e-commerce, banques, pure players et institutionnels. Notre mission : aider nos clients à prendre les meilleures décisions avec des données fiables, à travers une approche éthique et respectueuse de la vie privée des internautes.

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