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Recomendaciones de filtrado y segmentos de usuarios
Al obtener recomendaciones con un recomendador de dominio o una campaña personalizada, puede filtrar los resultados según distintos criterios personalizados. Por ejemplo, es posible que no desee recomendar productos que un usuario ya haya comprado o recomendar solo elementos para un grupo de edad concreto.
Del mismo modo, con USER _ SEGMENTATION recipes, es posible que no desee incluir ciertos tipos de usuarios en los segmentos de usuarios. Al filtrar los resultados, puede controlar los elementos que se recomendarán a los usuarios o los usuarios que se incluirán en los segmentos de usuarios.
Puede crear, editar, eliminar y aplicar filtros mediante la consola Amazon Personalize, el AWS Command Line Interface (AWS CLI) y el AWS SDKs.
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Para obtener recomendaciones en tiempo real, debe aplicar un filtro y especificar los valores de los parámetros del filtro al llamar a GetPersonalizedRanking las operaciones GetRecommendations GetActionRecommendations, o. También puede aplicar un filtro al obtener recomendaciones de una campaña o un recomendador en la consola.
Cuando reciba recomendaciones de elementos en tiempo real con recetas o casos de uso de elementos personalizados o relacionados, puede especificar una promoción en la solicitud. Una promoción usa un filtro para definir reglas empresariales adicionales que se aplican a un subconjunto configurable de elementos recomendados. Para obtener más información, consulte Promocionar artículos en recomendaciones en tiempo real.
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Para los flujos de trabajo por lotes, debe incluir cualquier valor de parámetro de filtro en la entradaJSON. A continuación, especifique el nombre de recurso de Amazon del filtro (ARN) al crear un trabajo de inferencia por lotes o un trabajo de segmento de lote. Para obtener más información, consulte Filtrado de las recomendaciones por lotes y segmentos de usuarios (recursos personalizados).
Filtrar actualizaciones para nuevos registros
Para los datos que importe con las PutActionInteractions operaciones PutEvents o, Amazon Personalize actualiza todos los filtros del grupo de conjuntos de datos con los nuevos datos unos segundos después de la importación. Por ejemplo, si tu filtro elimina los artículos comprados de las recomendaciones y registras un evento de compra para un usuario con la PutEvents operación, este artículo se eliminará de las recomendaciones futuras para este usuario segundos después de registrar el evento.
Para el resto de los datos importados de forma masiva o individual, Amazon Personalize actualiza todos los filtros del grupo de conjuntos de datos con los nuevos datos en un plazo de 20 minutos a partir de la última importación.
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