Influencia de los nuevos datos en las recomendaciones en tiempo real - Amazon Personalize

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Influencia de los nuevos datos en las recomendaciones en tiempo real

Si ya ha creado una versión de la solución personalizada o recomendador, la forma en que los nuevos datos influyen en las recomendaciones en tiempo real depende de que sea nuevo el elemento, el usuario o la acción. Y depende del caso de uso del dominio o de la receta personalizada que utilice.

Para obtener información sobre cómo los nuevos registros influyen en las recomendaciones de lotes, consulte Obtención de recomendaciones por lotes. Para obtener información sobre cómo los nuevos registros influyen en los trabajos de segmentos, consulte Obtención de segmentos de usuarios.

Nuevas interacciones

Las interacciones nuevas son interacciones de elementos o acciones que se importan después del último reentrenamiento completo.

Tanto para los datos de interacciones en tiempo real como de interacciones masivas, si las interacciones implican un nuevo elemento o acción, el momento en el que Amazon Personalize considera el nuevo elemento para las recomendaciones depende de su caso de uso o receta. Para obtener más información, consulte Elementos nuevos o Nuevas acciones.

Eventos en tiempo real

Para los casos de uso y las recetas que incluyen la personalización en tiempo real, Amazon Personalize utiliza inmediatamente interacciones en tiempo real entre un usuario y elementos o acciones existentes (registros presentes en el último entrenamiento completo) al generar recomendaciones para el mismo usuario. Para obtener más información sobre la personalización en tiempo real, consulte Personalización en tiempo real.

Para cualquier caso de uso de dominio y recetas personalizadas que no incluyan la personalización en tiempo real, como la recomendación de productos similares, el modelo solo aprende de los datos de las interacciones en tiempo real después del siguiente reentrenamiento completo. Esto puede ocurrir cuando se complete el reentrenamiento automático semanal de su recomendador de dominios. O puede ser después de crear una nueva versión de la solución.

Interacciones masivas

En el caso de las interacciones masivas, tanto para los trabajos de importación de conjuntos de datos incrementales como completos, el modelo aprende de los datos de las interacciones de acciones o de elementos masivas solo después del siguiente reentrenamiento completo. Los datos masivos no se utilizan para actualizar las recomendaciones para una personalización en tiempo real.

Un reentrenamiento completo puede darse cuando se complete el reentrenamiento automático semanal de su recomendador de dominios. O puede ser después de crear una nueva versión de la solución. Para User-Personalization o Next-Best-Action, debe establecer trainingMode en FULL.

Para obtener más información sobre la actualización de los datos masivos existentes, consulte Actualización de datos por lotes existentes.

Elementos nuevos

Los elementos nuevos son aquellos que se importan después del último reentrenamiento completo. Pueden provenir de datos de interacciones o de metadatos de elementos en un conjunto de datos de elementos.

Los elementos nuevos se tienen en cuenta para las recomendaciones de la siguiente manera:

  • Para los casos de dominio Mejores opciones y Recomendado para usted o las recetas User-Personalization o Next-Best-Action, Amazon Personalize actualiza automáticamente el modelo cada dos horas. Tras cada actualización, Amazon Personalize considerará nuevos elementos para recomendarlos como parte de la exploración. Al considerar el nuevo elemento, Amazon Personalize tiene en cuenta todos los metadatos para este. Sin embargo, estos datos tendrán un mayor efecto en las recomendaciones solo después de registrar las interacciones del elemento y realizar un reentrenamiento completo. Para obtener información sobre las actualizaciones, consulte Actualizaciones automáticas.

  • SI usa el caso de uso Tendencia ahora, Amazon Personalize evalúa automáticamente los datos de sus interacciones cada dos hora e identifica los elementos que son tendencia. No es necesario que espere al reentrenamiento de su recomendador. Si utiliza la receta Trending-Now, Amazon Personalize tiene en cuenta automáticamente todos los elementos nuevos en intervalos configurables. No tiene que crear manualmente una nueva versión de la solución. Para obtener más información sobre la configuración de los intervalos, consulte Receta Trending-Now.

  • Si no utiliza la receta Trending-Now o su caso de uso o receta no admiten las actualizaciones automáticas, Amazon Personalize considerará los elementos nuevos solo después de la siguiente actualización completa. Esto puede ocurrir después de que se complete el reentrenamiento automático semanal de su recomendador de dominios. O puede ser después de crear una nueva versión de la solución.

Nuevos usuarios

Los usuarios nuevos son aquellos que se importan después del último reentrenamiento completo. Pueden provenir de datos de interacciones o de metadatos de usuarios en un conjunto de datos de usuarios. Para los usuarios nuevos y anónimos (usuarios sin un userId), puede registrar los eventos del usuario con un sessionId y Amazon Personalize asociará los eventos al usuario antes de que inicie sesión. Para más información, consulte Registro de eventos para usuarios anónimos.

Amazon Personalize genera recomendaciones para los nuevos usuarios de la siguiente manera:

  • Si utiliza el caso de uso del dominio Tendencia ahora o la receta personalizada Trending-Now, los nuevos usuarios recibirán inmediatamente recomendaciones sobre los elementos que son tendencia. Si utiliza la receta Popularity-Count, los nuevos usuarios recibirán inmediatamente recomendaciones sobre los elementos con más interacciones.

  • En el caso de recetas o casos de uso que ofrecen recomendaciones personalizadas a los usuarios, las recomendaciones para los nuevos usuarios se basan en los historiales de interacciones iniciales de los usuarios actuales. Es más probable que se recomienden a los nuevos usuarios los primeros elementos o acciones con los que hayan interactuado los usuarios existentes. En el caso de las recetas User-Personalization o Personalized-Ranking, si establece recency_mask en true, las recomendaciones también incluyen elementos basados en las últimas tendencias de popularidad en sus datos de interacciones.

Lo siguiente puede aumentar la relevancia de las recomendaciones para los nuevos usuarios:

  • Datos de interacciones: la forma principal de mejorar la relevancia de las recomendaciones para un nuevo usuario es importar los datos de sus interacciones con sus elementos. Para obtener información sobre cómo los datos de las nuevas interacciones influyen en las recomendaciones, consulte Nuevas interacciones.

  • Metadatos de usuario: la importación de metadatos de usuario, como GENDER o MEMBERSHIP_STATUS, puede mejorar las recomendaciones. Para que los metadatos influyan en las recomendaciones, debes esperar a que el recomendador de dominios complete su reentrenamiento automático semanal. O bien, tiene que crear manualmente una nueva versión de la solución.

  • Metadatos contextuales: si su caso de uso o receta admite metadatos contextuales y su conjunto de datos de interacciones de elementos tiene campos de metadatos para datos contextuales, puede proporcionar el contexto del usuario en su solicitud de recomendaciones. Esto no requiere un reentrenamiento. Para obtener más información, consulte Aumento de la relevancia de las recomendaciones con metadatos contextuales.

Nuevas acciones

Las acciones nuevas son aquellas que se importan desde el último reentrenamiento completo. Pueden provenir de los datos de interacción de acciones o de las acciones de un conjunto de datos de acciones.

Con la receta Next-Best-Action, Amazon Personalize actualiza automáticamente una versión de la solución cada dos horas. Después de cada actualización, Amazon Personalize considera nuevas acciones para recomendarlas como parte de la exploración. Al considerar la nueva acción, Amazon Personalize tiene en cuenta todos los metadatos para esta. Sin embargo, estos datos tendrán un mayor efecto en las recomendaciones solo después de registrar las interacciones de la acción y realizar un reentrenamiento completo. Para obtener información sobre las actualizaciones, consulte Actualizaciones automáticas