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Sistemas de recomendação na OLX: encontrando relevância em milhões de anúncios
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| por Carolina Cunha Seguir 0 Seguidores em 20 set 2017 |

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Resumo
Nesta palestra será apresentada a experiência da OLX com sistemas de recomendação. Veja como foi criada uma solução que seleciona conteúdo relevante a partir de uma base de 12.5 milhões de anúncios ativos. Serão discutidas técnicas como filtragem colaborativa, recomendação baseada em conteúdo e abordagens híbridas. Também serão apresentados problemas de dispersão de dados, escalabilidade e outros.

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Minibiografia

Carolina trabalha há três anos na área de Dados, Análises e Insights da OLX Brasil, participando do desenvolvimento de sua plataforma de dados e soluções de data science, além de incentivar a cultura Data-Driven na empresa e na comunidade. É formada em Ciência da Computação pela UFF e além da área de data science, possui experiência como DevOps.

Entre 24 e 26 de abril, São Paulo recebeu a décima edição brasileira do QCon. Organizado pelo InfoQ Brasil e com palestras selecionadas por um comitê independente, esta edição contou com 3 keynotes, 81 palestras e 93 palestrantes, sendo 19 internacionais. Esse foi o QCon mais internacional do Brasil, o que levou o QCon São Paulo ao patamar dos maiores QCons mundiais.

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