Mantenimiento de la relevancia de las recomendaciones - Amazon Personalize

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Mantenimiento de la relevancia de las recomendaciones

Mantenga la relevancia de las recomendaciones para aumentar la participación de los usuarios, la tasa de clics y la tasa de conversión de su aplicación a medida que crezca su catálogo. Para mantener y mejorar la relevancia de las recomendaciones de Amazon Personalize para tus usuarios, mantén actualizados tus datos y las versiones de la solución. Esto permite a Amazon Personalize aprender del comportamiento más reciente de tu usuario e incluir tus artículos más recientes en las recomendaciones.

Puede automatizar y programar las tareas de reentrenamiento e importación de datos con Mantenimiento de experiencias personalizadas con Machine Learning, una implementación deAWS soluciones que automatiza el flujo de trabajo de Amazon Personalize, que incluye la importación de datos, la capacitación sobre versiones de soluciones y los flujos de trabajo por lotes. Para obtener más información, consulte Mantener experiencias personalizadas con Machine Learning.

Actualización de los conjuntos de datos

A medida que su catálogo crezca, actualice sus datos históricos con operaciones de importación de datos individuales o masivas. Le recomendamos que importe primero los registros de forma masiva y, a continuación, añada artículos y usuarios individuales a medida que crezca el catálogo. Para obtener más información acerca de la importación de datos de historial, consultePreparación e importación de datos de.

Para obtener recomendaciones en tiempo real con las recetas de personalización de usuarios y clasificación personalizada, mantenga su conjunto de datos de interacciones actualizado con el comportamiento de sus usuarios registrando los eventos de interacción con un rastreador de eventos y laPutEvents operación. Amazon Personalize actualiza las recomendaciones en función de la actividad más reciente de los usuarios a medida que interactúan con tu catálogo. Para obtener más información sobre la grabación de eventos en tiempo real, consulteGrabación de eventos.

Si ya ha creado una versión de la solución (ha entrenado un modelo), los nuevos registros influyen en las recomendaciones de la siguiente manera:

  • Para las interacciones individuales, Amazon Personalize utiliza inmediatamente los eventos de interacción en tiempo real entre un usuario y los artículos existentes (elementos que incluiste en los datos que utilizaste para entrenar al último modelo) al generar recomendaciones para el mismo usuario. Para obtener más información, consulte Cómo influyen los eventos en tiempo real en las recomendaciones.

    Para las interacciones masivas, debe crear una nueva versión de la solución para que los datos de interacciones masivas influyan en las recomendaciones.

  • En el caso de los datos de artículos individuales y masivos, si configuraste la versión de la solución con la personalización del usuario y la implementaste en una campaña, Amazon Personalize actualizará automáticamente el modelo cada dos horas. Después de cada actualización, los nuevos elementos se pueden incluir en las recomendaciones con la exploración. Para obtener información sobre la exploración, consulteActualizaciones automáticas.

    Para cualquier otra receta, debes volver a entrenar el modelo para que los nuevos elementos se incluyan en las recomendaciones.

  • Para los nuevos usuarios sin datos de interacciones, las recomendaciones son inicialmente solo para artículos populares. Si tiene metadatos sobre el usuario en un conjunto de datos de usuarios y elige una receta que utilice metadatos, como la personalización del usuario o la clasificación personalizada, estos elementos populares serán más relevantes para el usuario.

    Para obtener recomendaciones más relevantes para un usuario nuevo, puede importar interacciones masivas para el usuario y crear una nueva versión de la solución. O bien, puede grabar eventos para el usuario a medida que interactúa con su catálogo. Sus recomendaciones serán más relevantes a medida que grabe más eventos. Para obtener más información, consulte Grabación de eventos.

Actualización de las versiones de la solución

Cree una nueva versión de la solución (vuelva a capacitar al modelo) para incluir nuevos elementos en las recomendaciones y actualice el modelo con el comportamiento más reciente del usuario. Una vez que hayas vuelto a entrenar el modelo, debes actualizar la campaña para implementarlo. Para obtener más información, consulteActualización de una campaña.

La frecuencia de readiestramiento depende de los requisitos de su empresa y de la receta que utilice. Para la mayoría de las cargas de trabajo, recomendamos entrenar un nuevo modelo semanalmente con el modo de entrenamiento configurado enFULL. Esto crea una versión de solución completamente nueva basada en la totalidad de los datos de entrenamiento de los conjuntos de datos de su grupo de conjuntos de datos. Si añades nuevos elementos con frecuencia y no utilizas la personalización de usuario, es posible que tengas que realizar un reentrenamiento completo con más frecuencia para incluir esos nuevos elementos en las recomendaciones.

Con la personalización de usuarios, Amazon Personalize actualiza automáticamente la última versión de la solución totalmente capacitada (entrenada con latrainingMode configuración configurada paraFULL) cada dos horas para incluir nuevos elementos en las recomendaciones durante la exploración. La versión de la solución debe implementarse en una campaña para que se produzcan actualizaciones. Su campaña utiliza automáticamente la versión de la solución actualizada. No se trata de un reentrenamiento completo; aun así, deberías entrenar semanalmente una nueva versión de la solucióntrainingMode configurada paraFULL que el modelo pueda aprender del comportamiento de los usuarios.

Si cada dos horas no es lo suficientemente frecuente, puede crear manualmente una versión de la solucióntrainingMode configuradaUPDATE para incluir esos nuevos elementos en las recomendaciones. Recuerde que Amazon Personalize actualiza automáticamente solo la versión más reciente de la solución totalmente capacitada, por lo que la versión de la solución que se actualiza manualmente no se actualizará automáticamente en el future. Para obtener más información, consulte Receta de personalización del usuario.

Para obtener información sobre cómo crear una nueva versión de la solución, consultePaso 3: creación de una versión de solución.