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Empfehlungen und Benutzersegmente filtern
Wenn Sie Empfehlungen mit einer Domain-Empfehlung oder einer benutzerdefinierten Kampagne erhalten, können Sie die Ergebnisse nach benutzerdefinierten Kriterien filtern. Beispielsweise möchten Sie möglicherweise keine Produkte empfehlen, die ein Benutzer bereits gekauft hat, oder nur Artikel für eine bestimmte Altersgruppe empfehlen.
Ebenso möchten Sie bei USER _ SEGMENTATION recipes möglicherweise bestimmte Benutzertypen nicht in Benutzersegmente aufnehmen. Indem Sie Ihre Ergebnisse filtern, können Sie steuern, welche Artikel Benutzern empfohlen werden oder welche Benutzer in Benutzersegmente aufgenommen werden.
Sie können Filter mithilfe der Amazon Personalize Personalize-Konsole, den AWS Command Line Interface (AWS CLI) und dem erstellen, bearbeiten, löschen und anwenden. AWS SDKs
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Für Empfehlungen in Echtzeit wenden Sie einen Filter an und geben alle Filterparameterwerte an, wenn Sie die GetPersonalizedRanking Operationen GetRecommendations GetActionRecommendations, oder aufrufen. Sie können auch einen Filter anwenden, wenn Sie Empfehlungen von einer Kampagne oder einem Empfehlungsgeber in der Konsole erhalten.
Wenn Sie in Echtzeit Artikelempfehlungen mit personalisierten oder ähnlichen Artikeln, Rezepten oder Anwendungsfällen erhalten, können Sie in Ihrer Anfrage eine Werbeaktion angeben. Bei einer Werbeaktion werden mithilfe eines Filters zusätzliche Geschäftsregeln definiert, die für eine konfigurierbare Teilmenge empfohlener Artikel gelten. Weitere Informationen finden Sie unter Werbung für Artikel in Echtzeit mit Empfehlungen.
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Bei Batch-Workflows schließen Sie alle Filterparameterwerte in Ihre Eingabe JSON ein. Dann geben Sie den Amazon-Ressourcennamen (ARN) des Filters an, wenn Sie einen Batch-Inferenz-Job oder einen Batch-Segment-Job erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Filtern von Batch-Empfehlungen und Benutzersegmenten (benutzerdefinierte Ressourcen).
Filtern Sie Aktualisierungen nach neuen Datensätzen
Für Daten, die Sie mit den PutActionInteractions Operationen PutEvents oder importieren, aktualisiert Amazon Personalize alle Filter in der Datensatzgruppe innerhalb von Sekunden nach dem Import mit den neuen Daten. Wenn Ihr Filter beispielsweise gekaufte Artikel aus Empfehlungen entfernt und Sie mit diesem PutEvents Vorgang ein Kaufereignis für einen Benutzer aufzeichnen, wird dieser Artikel innerhalb von Sekunden nach der Aufzeichnung des Ereignisses aus future Empfehlungen für diesen Benutzer entfernt.
Für alle anderen Daten, die in großen Mengen oder einzeln importiert werden, aktualisiert Amazon Personalize alle Filter in der Datensatzgruppe innerhalb von 20 Minuten nach dem letzten Import mit den neuen Daten.
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