Após trabalhar com diversas plataformas e não encontrar uma solução que atendesse os requisitos da empresa, o departamento de Pesquisa e Desenvolvimento do Magazine Luiza decidiu construir sua própria ferramenta de recomendação, baseada em um grande “interest graph”. Seja pelo e-commerce, através de aplicações mobile, clube de ofertas ou lojas físicas, informações do comportamento do cliente são armazenadas nesse grafo e posteriormente utilizadas nas recomendações.
Nesta apresentação, vamos mostrar os desafios enfrentados e um passo a passo da utilização de tecnologias como Cassandra, Redis, Gremlin, Titan, Faunus e Hadoop na extração de recomendações a partir de grafos.
* Apresentado na QCon14