Actions データセット

アクションは、ユーザーに推奨できるエンゲージメントアクティビティまたは収益創出アクティビティです。アクションには、モバイルアプリのインストール、会員プロフィールの記入、ロイヤルティプログラムへの加入、プロモーションメールへの登録などがあります。アクションに関するデータを Amazon Personalize の Actions データセットにインポートします。アクションのデータには、アクションの ID、アクションの推定価値、アクションの有効期限タイムスタンプなどがあります。

モデルトレーニング中に、Amazon Personalize は最大 1000 アクションを考慮します。1000 を超えるアクションをインポートした場合、Amazon Personalize は、新しいアクション (最近追加し、インタラクションのないアクション) と最近のインタラクションデータがある既存のアクションを優先して、トレーニングに含めるアクションを決定します。

注記

ドメインデータセットグループでは、アクションやアクションインタラクションデータセットなど、次善のアクションリソースを作成することはできません。

最大列数は 10 です。このトピックでは、以下のタイプのアクションデータに関する情報を提供します。

アクション有効期限のタイムスタンプデータ

アクションの有効期限タイムスタンプは、アクションが無効になる日付を指定します。アクション有効期限のタイムスタンプデータは Unix エポックタイム形式 (秒単位) で指定します。アクションの有効期限が切れている場合、Amazon Personalize はそのアクションをレコメンデーションに含めません。

アクションがレコメンデーションに表示されるのを特定の期間に制限する場合は、アクションの有効期限タイムスタンプを指定してください。例えば、特定の月にメンバーシップドライブを実行するアプリケーションがあるとします。その月の月末に登録アクションの有効期限タイムスタンプを設定するとよいでしょう。この日付になると、Amazon Personalize はこのアクションの推奨を自動的に停止します。

新しいアクションの有効期限タイムスタンプを過去の時刻に設定したり、アクションのタイムスタンプを過去の時刻に更新したりすると、そのアクションがレコメンデーションから削除されるまでに最大 2 時間かかることがあります。

繰り返し頻度データ

繰り返し頻度データは、Action インタラクションデータセット内のユーザーの履歴に基づいて、ユーザーが特定のアクションとやり取りした後、Amazon Personalize がその特定のアクションを推奨するまで待機する日数を指定します。アクションの繰り返し頻度を日単位で指定できます。最大値は 30 日です。

例えば、各ユーザーがアカウントとプロファイルを作成する e コマースアプリケーションがあるとします。complete profile アクションがあり、ユーザーがそのアクションを操作してから 1 週間待ってから再び推奨する場合は、アクションの REPEAT_FREQENCY として 7 日を指定します。7 日後、Amazon Personalize はそのアクションの推奨を検討し始めます。

アクションの繰り返し頻度を指定しなかった場合、Amazon Personalize はレコメンデーションに表示される回数に制限を設けません。

[Value data] (値のデータ)

バリューデータとは、各アクションのビジネス価値または重要性です。アクションの value は 1～10 の範囲であり、10 はデータセット内で最も価値のあるアクションです。

例えば、ベーシックサブスクリプションへの登録用とプレミアムサービスへの登録用の 2 つのアクションがあるとします。ベーシックサービスについては 5 の値を指定し、プレミアムサービスについては 10 の値を指定することができます。

Amazon Personalize は、ユーザーに推奨する最適なアクションを決定する際に、値データを 1 つの入力として使用します。例えば、ユーザーがあるアクションを実行する可能性と別のアクションを実行する可能性が同じ場合、Amazon Personalize は、値が最も高いアクションをレコメンデーションで上位にランク付けします。

作成のタイムスタンプデータ

Amazon Personalize は、作成タイムスタンプデータ (Unix エポック時間形式 (秒)) を使用して、アクションが存在するようになってからの期間を計算し、それに応じてレコメンデーションを調整します。

作成タイムスタンプデータがない場合、Amazon Personalize はすべてのアクションインタラクションデータからこの情報を推測します。アクションの最も古いインタラクションデータのタイムスタンプをアクションの作成タイムスタンプとして使用します。アイテムにインタラクションデータがない場合、その作成タイムスタンプはトレーニングセット内の最新のインタラクションのタイムスタンプとして設定され、Amazon Personalize はそれを新しいアクションとみなします。

カテゴリ別メタデータ

Amazon Personalize は、ユーザーにとって最適なアクションを明らかにする基本的なパターンを識別する際に、季節性やアクションの排他性などのカテゴリ別メタデータを使用します。ユースケースに基づいて独自の値の範囲を定義します。カテゴリメタデータはどの言語でもかまいません。

カテゴリ別データをインポートし、それを使用してアクションの属性に基づいてレコメンデーションをフィルタリングできます。フィルタリングのレコメンデーションについては、「レコメンデーションとユーザーセグメントのフィルタリング」を参照してください。

カテゴリ値には、最大 1,000 文字まで入力できます。1,000 文字を超えるカテゴリ値を持つアクションがある場合、データセットのインポートジョブは失敗します。