ECOMMERCE-Anwendungsfälle

In den folgenden Abschnitten werden die Anforderungen und der Amazon-Ressourcenname (ARN) für jeden ECOMMERCE-Anwendungsfall aufgeführt. Für alle Anwendungsfälle müssen Ihre Interaktionsdaten Folgendes haben:

• Mindestens 1 000 Datensätze für Elementinteraktionen von Benutzern, die mit Elementen in Ihrem Katalog interagieren. Diese Interaktionen können aus Massenimporten, gestreamten Ereignissen oder beidem stammen.

• Mindestens 25 eindeutige Benutzer-IDs mit jeweils mindestens zwei Elementinteraktionen.

Für Qualitätsempfehlungen empfehlen wir Ihnen, mindestens 50.000 Elementinteraktionen von mindestens 1.000 Benutzern mit jeweils zwei oder mehr Elementinteraktionen durchzuführen.

Anmerkung

Wenn Sie die CreateRecommender API verwenden, geben Sie den hier aufgeführten ARN für den Rezept-ARN an.

Am häufigsten angesehen

Erhalten Sie Empfehlungen für beliebte Artikel basierend darauf, wie oft Ihre Kunden einen Artikel angesehen haben.

• Rezept-ARN: arn:aws:personalize:::recipe/aws-ecomm-popular-items-by-views

• GetRecommendations -Anforderungen:

  userId: Erforderlich

  itemId: nicht verwendet

  inputList: ENTF.

• Datensätze, die beim Training verwendet werden: Nur Datensatz zu Elementinteraktionen (erforderlich)

• Erforderliche Ereignistypen: mindestens 1 000 View Ereignisse.

Bewährte Verkäufer

Erhalten Sie Empfehlungen für beliebte Artikel, je nachdem, wie oft Ihre Kunden einen Artikel gekauft haben.

• Rezept-ARN: arn:aws:personalize:::recipe/aws-ecomm-popular-items-by-purchases

• GetRecommendations -Anforderungen:

  userId: Erforderlich

  itemId: nicht verwendet

  inputList: ENTF.

• Datensätze, die beim Training verwendet werden: Nur Datensatz zu Elementinteraktionen (erforderlich)

• Erforderliche Ereignistypen: mindestens 1 000 Purchase Ereignisse.

Häufig zusammen gekauft

Erhalten Sie Empfehlungen für Artikel, die Kunden häufig kaufen, zusammen mit einem von Ihnen angegebenen Artikel.

• Rezept-ARN: arn:aws:personalize:::recipe/aws-ecomm-frequently-bought-together

• GetRecommendations -Anforderungen:

  userId: Nur erforderlich, wenn Sie nach filtern CurrentUser

  itemId: Erforderlich

  inputList: ENTF.

• Datensätze, die beim Training verwendet werden: Nur Datensatz zu Elementinteraktionen (erforderlich)

• Erforderliche Ereignistypen: mindestens 1 000 Purchase Ereignisse.

Kunden, die X auch angesehen haben

Erhalten Sie Empfehlungen für Elemente, die Kunden auch auf der Grundlage eines von Ihnen angegebenen Elements angesehen haben. In diesem Anwendungsfall filtert Amazon Personalize automatisch Elemente, die der Benutzer gekauft hat, basierend auf der von Ihnen angegebenen userId und Purchase Ereignissen. Wenn Sie Ihren eigenen Filter anwenden, wird Ihr Filter angewendet, nachdem die Elemente, die der Benutzer bereits gekauft hat, herausgefiltert wurden.

Beim Filtern berücksichtigt Amazon Personalize maximal 100 Elementinteraktionen pro Benutzer und Ereignistyp. Dies gilt für alle automatischen oder benutzerdefinierten Filter. Sie können die Service Quotas-Konsole verwenden, um eine Erhöhung dieses Limits anzufordern. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Anfordern einer Kontingenterhöhung im Benutzerhandbuch für Service Quotas.

• Rezept-ARN: arn:aws:personalize:::recipe/aws-ecomm-customers-who-viewed-x-also-viewed

• GetRecommendations -Anforderungen:

  userId: Erforderlich

  itemId: Erforderlich

  inputList: ENTF.

• Datensätze, die beim Training verwendet werden: Nur Datensatz zu Elementinteraktionen (erforderlich)

• Erforderliche Ereignistypen: mindestens 1 000 View Ereignisse.

• Empfohlene Ereignistypen: Purchase Ereignisse.

Empfohlen für Sie

Erhalten Sie personalisierte Empfehlungen für Elemente basierend auf einem von Ihnen angegebenen Benutzer. In diesem Anwendungsfall filtert Amazon Personalize automatisch Elemente heraus, die der Benutzer basierend auf der von Ihnen angegebenen userId und Purchase Ereignissen erworben hat. Wenn Sie Ihren eigenen Filter anwenden, wird Ihr Filter angewendet, nachdem die Elemente, die der Benutzer bereits gekauft hat, herausgefiltert wurden.

Beim Filtern berücksichtigt Amazon Personalize maximal 100 Elementinteraktionen pro Benutzer und Ereignistyp. Dies gilt für alle automatischen oder benutzerdefinierten Filter. Sie können die Service Quotas-Konsole verwenden, um eine Erhöhung dieses Limits anzufordern. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Anfordern einer Kontingenterhöhung im Benutzerhandbuch für Service Quotas.

Bei der Empfehlung von Elementen verwendet dieser Anwendungsfall real-time-personalization und die Erkundung von . Und es verwendet automatische Updates, um neue Elemente für Empfehlungen zu berücksichtigen.

• Rezept-ARN: arn:aws:personalize:::recipe/aws-ecomm-recommended-for-you

• GetRecommendations -Anforderungen:

  userId: Erforderlich

  itemId: nicht verwendet

  inputList: ENTF.

• Datensätze, die beim Training verwendet werden:

  • Interaktionen (erforderlich)

  • Elemente (optional)

  • Benutzer (optional)

• Erforderliche Anzahl von Ereignissen: mindestens 1000 Ereignisse.

• Empfohlene Ereignistypen: - View und -PurchaseEreignisse.

• Konfigurationsparameter für die Nutzung: Wenn Sie einen Empfehler erstellen, können Sie die Erkundung wie folgt konfigurieren.

  • Hervorhebung der Untersuchung weniger relevanter Elemente (Explorationsgewicht) – Konfigurieren Sie, wie viel untersucht werden soll. Geben Sie einen Dezimalwert zwischen 0 und 1 an. Der Standardwert ist 0,3. Je näher der Wert bei 1 liegt, desto mehr Erkundung. Bei mehr Erkundung umfassen Empfehlungen mehr Elemente mit weniger Daten zu Elementinteraktionen oder Relevanz auf der Grundlage des vorherigen Verhaltens. Bei Null findet keine Untersuchung statt und Empfehlungen basieren auf aktuellen Daten (Relevanz).

  • Grenzwert für das Alter des Nutzungselements – Geben Sie das maximale Elementalter in Tagen seit der letzten Interaktion über alle Elemente im Datensatz Elementinteraktionen an. Dies definiert den Umfang der Elementexploration basierend auf dem Elementalter. Amazon Personalize bestimmt das Elementalter anhand seines Erstellungszeitstempels oder, falls Zeitstempeldaten für die Erstellung fehlen, anhand von Daten zu Elementinteraktionen. Weitere Informationen dazu, wie Amazon Personalize das Alter von Elementen bestimmt, finden Sie unter Zeitstempeldaten der Erstellung.

    Um die Elemente zu erhöhen, die Amazon Personalize während der Erkundung berücksichtigt, geben Sie einen größeren Wert ein. Das Minimum beträgt 1 Tag und der Standardwert ist 30 Tage. Zu den Empfehlungen können Elemente gehören, die älter als der von Ihnen angegebene Grenzwert für das Elementalter sind. Dies liegt daran, dass diese Elemente für den Benutzer relevant sind und die Untersuchung sie nicht identifiziert hat.