2 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesTraffic Segmentations
Systems for applying custom metadata properties to aggregate traffic data across multiple sites.
Distinct from Data Categorization: Distinct from general data categorization: focuses on traffic segmentation by region or category.
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Awesome Traffic Segmentations GitHub Repositories
AI के साथ बेहतरीन रिपॉजिटरी खोजें।हम AI का उपयोग करके सबसे सटीक रिपॉजिटरी खोजेंगे।
- plausible/analytics
plausible/analytics
24,245GitHub पर देखेंThis project is an open-source, privacy-focused web analytics platform designed for high-throughput data ingestion and multi-tenant data management. It provides a cookie-less tracking engine that captures visitor interactions using ephemeral request metadata, ensuring comprehensive traffic visibility while maintaining strict privacy standards. The architecture utilizes an event-driven ingestion pipeline and aggregated metric storage to decouple data collection from processing, enabling efficient long-term retrieval and responsive dashboard performance. What distinguishes this platform is its
Applies custom properties like region or product category to segment and filter traffic data at the network level.
Elixiranalyticschartsclickhouse - marqo-ai/marqo
marqo-ai/marqo
5,022GitHub पर देखेंMarqo एक ईकॉमर्स प्रोडक्ट डिस्कवरी प्लेटफ़ॉर्म, मल्टीमॉडल वेक्टर डेटाबेस और AI सर्च मर्चेंडाइजिंग टूल है। यह सिमेंटिक सर्च और अनुशंसाओं को लागू करने के लिए बुनियादी ढांचा प्रदान करता है, जिससे खरीदार प्राकृतिक भाषा और छवियों का उपयोग करके उत्पाद ढूंढ सकते हैं। यह प्लेटफ़ॉर्म एक हाइब्रिड रैंकिंग पाइपलाइन के माध्यम से खुद को अलग करता है जो न्यूरल सिमेंटिक स्कोर को व्यावसायिक-परिभाषित बूस्टिंग और पिनिंग नियमों के साथ जोड़ती है। इसमें एक संवादात्मक वाणिज्य इंजन है जो यूज़र के इरादे को प्रोसेस करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का उपयोग करता है और A/B टेस्टिंग के माध्यम से रूपांतरण वृद्धि और राजस्व को मापने के लिए एक सर्च परफॉरमेंस एनालिटिक्स सूट प्रदान करता है। इसकी व्यापक क्षमताओं में एकीकृत टेक्स्ट और इमेज पुनर्प्राप्ति के लिए मल्टीमॉडल इंडेक्सिंग, क्लिकस्ट्रीम डेटा के आधार पर रैंकिंग को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए स्वचालित व्यवहारिक शिक्षण, और व्यक्तिगत अनुशंसा इंजन शामिल हैं। सिस्टम कैटलॉग सिंक्रोनाइज़ेशन, विशेषता-आधारित फ़ैसेट एग्रीगेशन और संवादात्मक खरीदारी सारांश के जनरेशन को भी कवर करता है।
Segments user interaction data using tags to break down performance by platform and environment.
Python
