Ottenere consigli sui batch

Con le risorse personalizzate, è possibile ottenere consigli sugli articoli con un flusso batch asincrono. Ad esempio, potresti ricevere consigli sui prodotti per tutti gli utenti di una mailing list o item-to-itemanalogie all'interno di un inventario.

Per ottenere consigli in batch per gli articoli, si utilizza un processo di inferenza in batch. Un processo di inferenza in batch è uno strumento che importa i dati di input in batch da un bucket Amazon S3, utilizza la versione della soluzione personalizzata per generare consigli sugli articoli e quindi esporta i consigli sugli articoli in un bucket Amazon S3. A seconda della ricetta, i dati di input sono un elenco di utenti, o elementi, o un elenco di utenti, ciascuno con una raccolta di elementi.

Se la tua soluzione utilizza la ricetta Similar Items e disponi di un set di dati Items con dati testuali e dati sul titolo degli articoli, puoi generare consigli in batch con temi per ogni gruppo di articoli. Per ulteriori informazioni, consulta Suggerimenti per i batch con temi di Content Generator.

Quando genera consigli in batch, Amazon Personalize considera tutti i dati in blocco presenti al momento della creazione dell'ultima versione della soluzione. Questi dati possono essere importati con una modalità di importazione FULL o INCREMENTAL. Affinché i nuovi record in blocco influiscano sui consigli relativi ai batch, è necessario creare una nuova versione della soluzione e quindi creare il processo di inferenza in batch.

Amazon Personalize utilizza i dati delle singole importazioni per generare consigli sui batch nel modo seguente:

• Nuove interazioni con elementi e utenti esistenti: se utilizzi una ricetta USER_PERSONALIZED_RANKING o USER_PERSONALIZED_RANKING, Amazon Personalize prende in considerazione i nuovi dati di interazione con gli elementi e gli utenti esistenti entro circa 15 minuti dall'importazione dei dati. Per assicurarti che gli eventi vengano presi in considerazione, ti consigliamo di attendere almeno 15 minuti dopo l'importazione prima di iniziare un processo di inferenza in batch. Per tutte le altre ricette, è necessario creare una nuova versione della soluzione affinché gli eventi in streaming influiscano sui consigli relativi ai batch.

• Nuovi utenti: per gli utenti che non dispongono di dati sulle interazioni, i consigli inizialmente riguardano solo gli elementi più diffusi. Se utilizzi una ricetta USER_PERSONALIZZALIZED o PERSONALIZED_RANKING e registri gli eventi per l'utente, i suoi consigli potrebbero diventare più pertinenti entro circa 15 minuti dall'importazione senza dover ripetere l'addestramento. Per assicurarsi che gli eventi vengano presi in considerazione, si consiglia di attendere almeno 15 minuti dopo l'importazione prima di iniziare un processo di inferenza in batch. Per tutte le altre ricette, è necessario creare una nuova versione della soluzione per gli eventi in streaming in modo da influenzare i consigli in batch per gli utenti senza dati sulle interazioni.

• Nuovi elementi: con User-Personalization-v2 e User-Personalization, quando crei un processo di inferenza in batch e specifichi l'ultima versione della soluzione completamente addestrata per la tua soluzione, Amazon Personalize aggiorna automaticamente la versione della soluzione per includere nuovi elementi nei consigli con esplorazione. Se non specifichi la versione più recente della soluzione, non viene effettuato alcun aggiornamento. Per qualsiasi altra ricetta, è necessario creare una nuova versione della soluzione per inserire nuovi elementi nei consigli sui batch. Per ulteriori informazioni sull'esplorazione, vedereEsplorazione.

Argomenti

• Flusso di lavoro Batch
• Linee guida e requisiti
• Punteggio del flusso di lavoro in batch
• Suggerimenti per i batch con temi di Content Generator
• Preparazione dei dati di input per i consigli sui batch
• Creazione di un processo di inferenza in batch
• Esempi di output di job di inferenza in batch

Flusso di lavoro Batch

Il flusso di lavoro in batch è il seguente:

1. Prepara e carica i dati di input in formato JSON su un bucket Amazon S3. Il formato dei dati di input dipende dalla ricetta utilizzata. Per informazioni, consulta Preparazione dei dati di input per i consigli sui batch.

2. Crea una posizione separata per i dati di output, una cartella o un altro bucket Amazon S3.

3. Crea un processo di inferenza in batch. Per informazioni, consulta Creazione di un processo di inferenza in batch.

4. Una volta completata l'inferenza in batch, recupera i consigli sugli articoli dalla tua posizione di output in Amazon S3.

Linee guida e requisiti

Di seguito sono riportate le linee guida e i requisiti per ottenere consigli sui batch:

• Il tuo ruolo di servizio Amazon Personalize IAM deve avere l'autorizzazione a leggere e aggiungere file ai tuoi bucket Amazon S3. Per informazioni sulla concessione delle autorizzazioni, consulta. Policy sui ruoli di servizio per i flussi di lavoro in batch Per ulteriori informazioni sulle autorizzazioni dei bucket, consulta Esempi di policy per gli utenti nella Amazon Simple Storage Service Developer Guide. Se utilizzi AWS Key Management Service (AWS KMS) per la crittografia, devi concedere ad Amazon Personalize e al tuo ruolo di servizio Amazon Personalize IAM l'autorizzazione a usare la tua chiave. Per ulteriori informazioni, consulta Autorizzazione ad Amazon Personalize per l'uso della tua chiave AWS KMS.

• È necessario creare una soluzione e una versione personalizzate prima di creare un processo di inferenza in batch. Tuttavia, non è necessario creare una campagna Amazon Personalize. Se hai creato un gruppo di set di dati Domain, puoi comunque creare risorse personalizzate.

• Per generare temi con consigli, è necessario utilizzare la ricetta Similar-Items. Inoltre, è necessario disporre di un set di dati Items con dati testuali e dati sul titolo dell'articolo. Per ulteriori informazioni sui consigli a tema, consulta. Suggerimenti per i batch con temi di Content Generator

• I dati di input devono essere formattati come descritto in. Preparazione dei dati di input per i segmenti di utenti

• Non puoi ottenere consigli in batch con le ricette Trending-Now o Next-Best-Action.

• Se utilizzate un filtro con parametri segnaposto, dovete includere i valori dei parametri nei dati di input di un oggetto. filterValues Per ulteriori informazioni, consulta Fornire valori di filtro nel codice JSON di input.

• Ti consigliamo di utilizzare una posizione diversa per i dati di output (una cartella o un bucket Amazon S3 diverso) rispetto ai dati di input.

• I consigli in batch potrebbero non essere esattamente gli stessi dei consigli in tempo reale. Questo perché i lavori di inferenza in batch richiedono più tempo per essere completati e considerano i dati disponibili solo 15 minuti prima dell'inizio del processo.

Punteggio del flusso di lavoro in batch

I consigli sui batch includono i seguenti punteggi:

• Con le ricette User-Personalization e Personalized-Ranking, Amazon Personalize calcola i punteggi di raccomandazione dei lavori di inferenza in batch come descritto in e. Come funziona il punteggio dei consigli (risorse personalizzate) Come funzionano i punteggi di classifica personalizzati Puoi visualizzare i punteggi nel file JSON di output del processo di inferenza in batch.

• Con la ricetta Similar-Items, se ricevi consigli su batch a tema, Amazon Personalize classifica ogni set di articoli correlati in base alla pertinenza del tema per ogni articolo. Ogni articolo include un punteggio da 0 a 1. Più alto è il punteggio, più l'elemento è strettamente correlato al tema. Per ulteriori informazioni sui consigli relativi ai temi, consultaSuggerimenti per i batch con temi di Content Generator.