Rue Gilt Groupe 如何使用 Databricks 和 AWS 构建机器学习推荐引擎

Rue Gilt Groupe 通过其闪购模式为网购者提供独特的零售体验。Rue Gilt Groupe 并不是典型的在线购物网站，而这正是关键所在。该公司为其会员提供动态的网购体验，每次访问该网站时都会有所不同。

为了持续使该公司从众多竞争对手中脱颖而出，并为会员创造更多价值，Rue Gilt Groupe 团队开始考虑个性化。“我们的目标是满足核心客户的需求。我们希望他们知道，我们了解其作为客户的需求，并能够提供我们认为他们会喜欢的建议，”Rue Gilt Groupe 数据科学架构师 Stephen Harrison 说。

在仔细评估其独特的数据要求和模型规范后，Rue Gilt Groupe 利用 Apache Spark MLlib 服务包中交替最小二乘法 (ALS) 支持的协同过滤 (CF) 实施，构建和运行其推荐引擎算法。该团队需要找到一种具有复杂内存处理能力和高度灵活的可扩展性的服务。该服务必须能够运行大量数据集，同时确保可以让 Rue 的开发人员轻松使用。

该公司决定在 AWS 上构建一个协同过滤 (CF) 推荐引擎 MyRue。为了获得帮助，他们转向 AWS 合作伙伴网络 (APN) 高级技术合作伙伴和 AWS ML 能力合作伙伴 Databricks。出于很多原因，该团队选择在 Databricks 统一分析平台上运行其推荐引擎，包括成本效益、灵活性、速度，以及与 AWS 服务的互操作性。

Rue Gilt Groupe 现在能够为用户提供更加个性化的浏览体验。对于 Rue Gilt Groupe 团队来说，他们能够轻松运行 MyRue 推荐引擎至关重要。“我们的架构运转正常，”Harrison 说。“在采用该服务的 8 个月里，我们一次故障都没有遇到过。” AWS Batch 处理大量数据的能力，以及 Amazon DynamoDB 的可扩展性给团队留下了特别深刻的印象。