文档介绍：电商零售大数据分析云上实战
议程
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电商行业现状
数据驱动的电商业务场景
非结构化数据搜索架构解析
亚马逊电商案例
dis
Amazon OpenSearch Service
搜索意图
Amazon OpenSearch Service
Amazon OpenSearch Service
Amazon SageMaker
AWS Lambda
Elastic Load Balancing
Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)
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案例研究: Nike 耐克 - 商品检索
获 得 益 处
Amazon ES的自动部署及管理工具大大简化了耐克 的开发周期，加快了新搜索体验的上市时间。
痛 点
直接面向消费者业务的快速增长和扩张，迫切需要强大的 商业搜索解决方案
解 决 方 案
Amazon OpenSearch Service 服务作为耐克的核心搜 索引擎
“guys bred”
意图：
男士
篮球鞋
红黑色
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全世界最大电商亚马逊的基石
，使用Amazon OpenSearch Service扫描、读取和分析亚马逊市场数据，并且根据数据分析 结果为买家和卖家提供服务
一种完全托管的搜索引擎服务
为突增的并发访问量提供搜索引擎的稳定性和弹性
按需付费和弹性预留以节省成本
Amazon OpenSearch Service允许电商客户在单个集群中存储多 达3 PB的数据，并且可以根据需求变化轻松扩展或缩减容积；支 持在三个可用区部署，使电商客户能够跨多个可用区部署实例
AWS的优势和价值
Amazon
Elasticsearch Service
高可用支持业务连续性
只需要按实际用量付费
与按需实例相比，预留实例可保留一或三年，大量节省使用成本
内置开箱即用的KNN算法
适用于Amazon OpenSearch Service
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非结构化数据搜索架构解析
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产品搜索
基于文本产品搜索
输入：
“男士背包”
基于图片产品搜索
输入：
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Amazon Sagemaker 和OpenSearch构建图像检索
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Amazon Sagemaker
图像分类模型训练
部署特征提取模型
Amazon OpenSearch
KNN邻近算法做邻近搜索
高可用，安全的托管服务
图像检索原理
查询图像
预处理
特征向量
图像数据库
图像特征库
相似性比较
索引+检索
重排
预处理
检索结果
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基于深度学****的图像特征提取
Pretrained 模型去除 最后做分类全连接层， 留最后池化层做特征 向量
2048/4096维图像特征向量
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