Personalisierte Hotelempfehlungen mit深度学习
" Agilität und Flexibilität waren entscheidende Faktoren, wollten wir die von uns gesteckten Ziele in den Bereichen数据科学与数据工程tatsächlich verwirklichen。Der Wechsel auf die Databricks统bob体育亚洲版一分析平台，auf Der nun 100% unserer工作流laufen, war da genau die richtige Entscheidung。我不能说我不能说我不能说我不能说我不能说我不能说我不能说我不能。”
Hotels.com ist einer der führenden Internetanbieter zur Online-Buchung von Unterkünften。Das Unternehmen betreibt 90网站在41 Sprachen, an die rund 325,000酒店geschätzt 19.000 Standorten angeschlossen sind。死zugehörige在世界上有七千万人在世界上有百万的人在世界上有百万的人在世界上有百万的人在世界上有百万的人。
死Herausforderungen
死Herausforderungen
Hotels.com hostet Millionen von Fotos für die über 325,000 Hotels auf seiner Website。让我们看看我们的照片Unterkünften和我们的生活。Diese Fotos müssen schnell analysiert werden，嗯doppelte und qualitativ minderwertige Bilder zu vermeen, und dann unterteilt werden (z. B. Küche, Pool, Fitnessraum)， damit sie logisch sortiert werden können。网站durchsuchen, müssen die Hotelempfehlungen personalisiert werden，嗯den Kunden zu helfen, das perfekte Hotel für ihre Bedürfnisse zu finden。死亡的祖传，祖传，祖传，祖传，祖传，祖传，祖传。
Ein verbessertes Kundenerlebnis dank机器学习:Eine erhebliche Anzahl von Bildern für jede Unterkunft enthielt Duplikate and es mangelte an Organisationsmöglichkeiten，嗯排名和klaassifizierungen vornehmen zu können。Außerdem wurde eine Echtzeit-Bewertung benötigt sowie eine effizientere Implementierung von机器学习- bzw。Deep Learning-Modellen in der production。
达滕管道:Der vor Ort eingerichtete Hadoop-Cluster, Der SQL und SAS für Data Science in jder Größenordnung nutzte, war langsam und begrenzt。在斯特顿的路上，我在那里，我在那里，我在那里，我在那里。
Steigerung der Kundenkonversion:Das Unternehmen wünschte sich, in Echtzeit Einblick in Kundentrends nehmen zu können。所以，hoffte es，战略für eine bessere Konversionsrate und einen höheren客户生命价值entwickeln zu können。
死Losung
死Losung
Ziel von Hotels.com war es, die Möglichkeiten die数据科学seinem Geschäftsmodell bietet, besser auszuschöpfen。Genau dabei hat Databricks geholfen。Das Reiseportal kann nun Das Verhalten seiner Kunden vorhersagen and ein optimiertes Nutzungserlebnis schaffen。Die Databricks-Lösung beinhaltet:
静脉集群管理:Dank Cluster-Management können die Datenvolumen nun besser skaliert werden - ohne, dass hierzu die Komplexität der Infrastruktur erhöht werden musste。
相互影响:Databricks interaktiver Arbeitsbereich ließ bei Data Science-Teams eine Kultur der Zusammenarbeit entsteen - sowohl innerhalb bei Hotels.com, als auch bei anderen Abteilungen der Muttergesellschaft Expedia。
砖运行时:Mit Databricks Runtime hat sich die Performance der Verarbeitung von Streaming-Daten aller Größenordnungen deutlich verbessert。
" Agilität und Flexibilität waren entscheidende Faktoren, wollten wir die von uns gesteckten Ziele in den Bereichen数据科学与数据工程tatsächlich verwirklichen。Der Wechsel auf die Databricks统bob体育亚洲版一分析平台，auf Der nun 100% unserer工作流laufen, war da genau die richtige Entscheidung。我不能说我不能说我不能说我不能说我不能说我不能说我不能说我不能。”
-Matt fryer副总裁，Hotels.com首席数据科学官
死Ergebnisse
- Beschleunigte ETL, unabhängig von der Datenmenge:Das verarbeitbare datenvolumwurde um Das 20-fache gesteigert - ohne负Beeinträchtigung der性能。
- Optimiertes Nutzererlebnis:Akkurater和wirkungsvoller, Einsatz von Bildern, deren Auswahl这样一个人，Suche eines Kunden nach einer passenden Unterkunft，东方。
- Hohere Umsatze:死Verknüpfung der Unterkunftrecherche mit einer passenden Bildanzeige ließ Die Konversionsrate and damit Die Umsätze - spürbar ansteigen。
