Impostazione di un modello della funzione di suggerimento in Amazon Pinpoint

Un modello della funzione di suggerimento è un tipo di modello di machine learning (ML) progettato per prevedere ciò che un particolare utente preferirà da un determinato set di prodotti o articoli. Fornisce tali informazioni come una serie di suggerimenti per l'utente. In Amazon Pinpoint, è possibile utilizzare questi modelli per inviare suggerimenti personalizzati ai destinatari dei messaggi in base agli attributi e al comportamento di ciascun destinatario.

Prima di poter utilizzare un modello della funzione di suggerimento in questo modo, è necessario impostare una connessione tra Amazon Pinpoint e la campagna Amazon Personalize che contiene il modello da utilizzare. Quando imposti la connessione, specifichi come desideri recuperare e utilizzare i suggerimenti della campagna Amazon Personalize. È inoltre possibile aggiungere impostazioni per gli attributi che memorizzano temporaneamente i suggerimenti della campagna.

Prima di iniziare

Prima di impostare un modello della funzione di suggerimento in Amazon Pinpoint, esaminare le informazioni inPreparazione all'utilizzo di un modello della funzione di suggerimento con Amazon Pinpoint. In questo modo è possibile raccogliere le risorse e le informazioni necessarie per impostare il modello in Amazon Pinpoint.

Fase 1: Impostazione del modello

Per questo passaggio, specificare da quale campagna Amazon Personalize desideri recuperare i suggerimenti. È inoltre possibile scegliere le impostazioni che specificano il modo in cui si desidera recuperare e utilizzare tali suggerimenti.

Per impostare un modello della funzione di suggerimento

1. Apri la console Amazon Pinpoint all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/pinpoint/.

2. Nel riquadro di spostamento, scegliere Machine learning models (Modelli di machine learning).

3. Nella pagina Machine learning models (Modelli di machine learning), scegliere Add recommender model (Aggiungi modello della funzione di suggerimento).

4. UNDERDettagli del modello, perNome modello della funzione di suggerimento, immettere un nome per il modello in Amazon Pinpoint. Il nome deve iniziare con una lettera o un numero. Può contenere fino a 128 caratteri. I caratteri possono essere lettere, numeri, caratteri di sottolineatura (_) o trattini (‐).

5. (Facoltativo) In Recommender model description (Descrizione del modello della funzione di suggerimento), immettere una breve descrizione del modello. La descrizione può contenere fino a 128 caratteri. I caratteri possono essere lettere, numeri, spazi o i seguenti simboli: _; (), ‐.

6. UNDERConfigurazione modello, perRuolo IAM, scegli ilAWS Identity and Access ManagementRuolo (IAM) che autorizza Amazon Pinpoint a connettersi e recuperare i suggerimenti della campagna Amazon Personalize che utilizza il modello. Sono disponibili le seguenti opzioni:

   • È necessario utilizzare un ruolo esistente— Scegliere questa opzione per utilizzare un ruolo IAM già esistente per il proprioAWSconto. Quindi, dall'elenco dei ruoli, scegliere il ruolo desiderato.

   • Crea automaticamente un ruolo— Scegliere questa opzione per creare automaticamente un ruolo IAM con le autorizzazioni necessarie. Quindi, immettere un nome per il ruolo.

   Un'altra opzione consiste nel collaborare con l'amministratore per creare manualmente il ruolo. Per informazioni sulla creazione manuale del ruolo, consultareRuolo IAM per il recupero di suggerimentinellaGuida per sviluppatori Amazon Pinpoint.

7. PerModello della funzione di suggerimento, scegliere la campagna Amazon Personalize da cui desideri recuperare i suggerimenti.

   In questo elenco vengono visualizzate tutte le campagne Amazon Personalize a cui è consentito accedere con il proprioAWSconto nella correnteAWSRegione . Se l'elenco non include la campagna desiderata, chiedere all'amministratore l'accesso alla campagna e verificare di aver scelto il ruolo IAM corretto nel passaggio precedente. Verificare inoltre che la campagna esista nella regione AWS corrente.

8. UNDERImpostazioni, perIdentificatore da utilizzare per i consigli, specificare se si desidera associare utenti univoci della campagna Amazon Personalize agli endpoint (ID dell'endpoint) o utenti (ID utente) nei tuoi progetti Amazon Pinpoint.

9. PerNumero di suggerimenti per messaggio, scegliere il numero di articoli suggeriti che si desidera recuperare per ciascun endpoint o utente nei progetti Amazon Pinpoint, a seconda della scelta effettuata nel passaggio precedente.

   Questa impostazione determina il numero di suggerimenti recuperati da Amazon Pinpoint e aggiungerli ai singoli messaggi. È possibile recuperare fino a cinque elementi suggeriti. Se scegli1Amazon Pinpoint recupera solo il primo elemento dall'elenco dei suggerimenti per ciascun destinatario del messaggio, ad esempio il film maggiormente suggerito per un destinatario. Se scegli2recupera il primo e il secondo elemento dall'elenco per ciascun destinatario, ad esempio i primi due filmati suggeriti per un destinatario. E così via, per ben cinque suggerimenti.

10. PerMetodo di elaborazione, scegliere una delle seguenti opzioni per specificare come si desidera che Amazon Pinpoint elabori i suggerimenti recuperati:

    • Use the value returned by the model (Utilizza il valore restituito dal modello)— Con questa opzione, i messaggi visualizzano il testo esatto dei suggerimenti forniti dalla campagna Amazon Personalize. Inoltre, tutti i suggerimenti per ogni endpoint o utente vengono temporaneamente archiviati in un attributo standard suggerito per ogni endpoint o utente.

    • È necessario utilizzare una funzione Lambda— Con questa opzione, i messaggi possono visualizzare suggerimenti avanzati anziché o in aggiunta al testo dei suggerimenti forniti dalla campagna Amazon Personalize. Se scegli questa opzione, Amazon Pinpoint invia consigli a unAWS LambdaPer l'elaborazione aggiuntiva, prima di inviare un messaggio che include i suggerimenti. Inoltre, è possibile archiviare temporaneamente i suggerimenti in ben 10 attributi personalizzati suggeriti per ogni endpoint o utente.

      Se si sceglie questa opzione, utilizzare anche ilLambda function (Funzione Lambda)elenco per scegliere la funzione che si desidera utilizzare. In questo elenco vengono visualizzate tutte le funzioni Lambda a cui è consentito accedere con il proprioAWSconto nella correnteAWSRegione . Se l'elenco non include la funzione desiderata, chiedere all'amministratore di consentire l'accesso alla funzione. Se la funzione non esiste ancora, scegliereCreazione di una nuova funzione Lambdae collaborare con il team di sviluppo per creare la funzione. Per ulteriori informazioni, consultaPersonalizzazione dei suggerimenti conAWS LambdanellaGuida per sviluppatori Amazon Pinpoint.

11. Quando finisci di immettere queste impostazioni, scegliSuccessivoPer procedere al passaggio successivo: aggiunta di impostazioni degli attributi per il modello della funzione di suggerimento.

Fase 2: Aggiunta di attributi al modello

Dopo aver scelto le impostazioni per la connessione e il recupero dei dati suggeriti dalla campagna Amazon Personalize, è possibile immettere le impostazioni per gli attributi che memorizzeranno i dati dei suggerimenti. Queste opzioni variano a seconda del metodo di elaborazione scelto nel passaggio precedente:

Use the value returned by the model (Utilizza il valore restituito dal modello)

Se si sceglie questa opzione, i suggerimenti vengono memorizzati temporaneamente in un attributo. Si tratta di un attributo standard suggerito per ogni endpoint o utente, a seconda dell'opzione scelta per Identifier to use for recommendations (Identificatore per l’uso di suggerimenti) nel passaggio precedente. Il nome sottostante di questo attributo è RecommendationItems.

Per Display name (Nome visualizzato), immettere un nome descrittivo per l'attributo. Questo nome verrà visualizzato in Attribute finder (Ricerca attributi) nell'editor dei modelli quando si aggiunge una variabile per l'attributo a un modello di messaggio. Il nome del processo può contenere fino a 25 caratteri. I caratteri possono essere lettere, numeri, caratteri di sottolineatura (_) o trattini (‐).

È necessario utilizzare una funzione Lambda

Se si sceglie questa opzione, è possibile utilizzare fino a 10 attributi per memorizzare i dati per ogni suggerimento. Si tratta di attributi suggeriti personalizzati per ogni endpoint o utente, a seconda dell'opzione scelta per Identifier to use for recommendations (Identificatore per l’uso di suggerimenti) nel passaggio precedente. Ad esempio, se si recupera un prodotto suggerito per ciascun endpoint o utente, la funzione Lambda può elaborare il suggerimento e aggiungere i risultati a tre attributi personalizzati per il suggerimento: nome del prodotto, prezzo e immagine.

Per ogni attributo personalizzato che si desidera aggiungere, scegliere Add attribute (Aggiungi attributo), e quindi effettuare le seguenti operazioni:

• Per Attribute name (Nome attributo), immettere un nome per l'attributo. Questo nome, preceduto dal prefisso Recommendations, verrà visualizzato nell'editor dei modelli dopo aver aggiunto una variabile per l'attributo a un modello di messaggio. Il nome deve corrispondere al nome di un attributo utilizzato dalla funzione Lambda per memorizzare i dati dei suggerimenti.

  Il nome dell’attributo deve iniziare con una lettera o un numero e può contenere fino a 50 caratteri. I caratteri possono essere lettere, numeri, caratteri di sottolineatura (_) o trattini (‐). I nomi degli attributi fanno distinzione tra maiuscole e minuscole e devono essere univoci.

• Per Display name (Nome visualizzato), immettere un nome descrittivo per l'attributo. Questo nome verrà visualizzato in Attribute finder (Ricerca attributi) nell'editor dei modelli quando si aggiunge una variabile per l'attributo a un modello di messaggio. Il nome deve iniziare con una lettera o un numero e può contenere fino a 25 caratteri. I caratteri possono essere lettere, numeri, caratteri di sottolineatura (_) o trattini (‐).

Al termine dell'immissione delle impostazioni degli attributi, scegliereSuccessivoPer procedere al passaggio successivo: verifica e pubblicazione delle impostazioni di configurazione per il modello della funzione di suggerimento.

Fase 3: Esamina e pubblicazione del modello

Dopo aver immesso tutte le impostazioni per la connessione e l'utilizzo del modello della funzione di suggerimento, è possibile verificare le impostazioni.

Al termine della revisione delle impostazioni, scegliPubblicareper salvarli. Amazon Pinpoint controlla quindi le impostazioni per verificare che siano corrette. Se le impostazioni sono mancanti o errate, viene visualizzato un messaggio per ogni errore che consente di determinare quali impostazioni correggere. Se è necessario correggere un'impostazione, utilizzare il riquadro di spostamento per accedere direttamente alla pagina che contiene l'impostazione.

Dopo aver pubblicato le impostazioni, è possibile iniziare a utilizzare i suggerimenti nei messaggi.