Все кейсы

SparkURL: классификация миллиардов URL для Carnegie Mellon University

WebCraft ·2026

Разработали конвейер классификации миллиардов URL для Carnegie Mellon University: модель достигла accuracy 0,8845 и macro F1 0,8612.

Открыть проект Подбор агентства по задаче →

Задача

Для исследовательской работы Carnegie Mellon University требовалось находить покупки и переходы по рекламе в многолетней истории посещения сайтов. Исходные данные содержали сотни терабайт информации и миллиарды URL.

Решение

Подготовили экспертные правила разметки URL, извлекли признаки и обучили модель Spark MLlib. Обработка запускается в вычислительной среде SLURM на кластере Bridges-2 с 45 воркерами по 124 ядра. Результаты сохраняются в Parquet, агрегаты строятся в DuckDB для проверки оценок.

Результат

  • 0,8845 Accuracy модели на валидационной выборке
  • 0,8612 Macro F1 модели на валидационной выборке
  • 45 Воркеров на кластере Bridges-2
  • 124 Ядер на каждом воркере

Конвейер классифицирует миллиарды URL и формирует данные для исследования покупок и рекламных переходов. На валидационной выборке модель показала accuracy 0,8845 и macro F1 0,8612.

8 место в категории Университет → Разработка ПО

2024

Приоритет: ребрендинг и комплексное сопровождение федеральной программы

Паравеб · Социоцентр

Разработали цифровую платформу для программы «Приоритет 2030»: весь процесс от подачи заявок до выдачи грантов переведён в онлайн, а согласование изменений сократилось до недели.

3 · 2 золота