レシピの選択

カスタムソリューションを作成するときに、レシピを指定し、トレーニングパラメーターを設定します。レシピは、特定のユースケース向けに準備された Amazon Personalize のアルゴリズムです。Amazon Personalize は、一般的なユースケースに基づいて、モデルをトレーニングするためのレシピを提供します。ソリューションのソリューションバージョンを作成すると、Amazon Personalize はレシピとトレーニング設定に基づいてソリューションバージョンを裏付けるモデルをトレーニングします。

Amazon Personalize のレシピは、トレーニング中に次を使用します。

• データの事前定義済み属性

• 事前定義済み特徴変換

• 事前定義済みアルゴリズム

• アルゴリズムの初期パラメータ設定

モデルを最適化するために、ソリューションの作成時にこれらのパラメータの多くを上書きできます。詳細については、「ハイパーパラメータと HPO」を参照してください。

トピック

• Amazon Personalize のユースケース別レシピの種類
• Amazon Personalize のレシピ
• 利用可能な Amazon Personalize のレシピの表示
• User-Personalization-v2 レシピ
• User-Personalization レシピ
• Trending-Now レシピ
• Popularity-Count レシピ
• Personalized-Ranking-v2 レシピ
• Personalized-Ranking レシピ
• Similar-Items レシピ
• SIMS の recipe
• Next-Best-Action レシピ
• Item-Affinity レシピ
• Item-Attribute-Affinity レシピ
• レガシーHRNNレシピ

Amazon Personalize のユースケース別レシピの種類

レシピを選択するには、まず以下からユースケースを選択し、対応するレシピタイプを書き留めます。

• ユーザーへのアイテムのレコメンデーション (USER_PERSONALIZATION recipes)

  ユーザー向けにパーソナライズされたレコメンデーションを提供するには、USER_PERSONALIZATION recipe を使用してモデルをトレーニングします。パーソナライズされたレコメンデーションは、エンゲージメントとコンバージョンの向上に役立ちます。

• ユーザーのアイテムのランク付け (PERSONALIZED_RANKING recipes)

  ユーザーの厳選されたリストまたは検索結果の順序をパーソナライズするには、PERSONALIZED_RANKING recipe を使用してモデルをトレーニングします。PERSONALIZED_RANKING recipes は、特定のユーザーの予測される関心レベルに基づいて入力項目のコレクションを再ランク付けすることで、パーソナライズされたリストを作成します。パーソナライズされたリストは、カスタマーエクスペリエンスを向上させ、顧客のロイヤルティとエンゲージメントを高めます。

• トレンドアイテムまたは人気アイテムのレコメンデーション (POPULAR_ITEMS recipes)

  トレンドアイテムや人気アイテムを推奨するには、POPULAR_ITEMS recipe を使用します。顧客が他のユーザーがやり取りしていることを高く評価している場合は、POPULAR_ITEMS を使用できます。一般的な用途としては、話題のソーシャルメディアコンテンツ、最新ニュース記事、最近のスポーツ動画を勧めることが挙げられます。

• 類似アイテムのレコメンデーション (RELATED_ITEMS recipes)

  よく一緒に購入されるアイテムや他のユーザーも視聴している映画など、同様のアイテムをレコメンデーションするには、RELATED_ITEMS レシピを使用する必要があります。類似のアイテムを推奨すると、顧客がアイテムを見つけやすくなり、ユーザーのコンバージョン率を高めることができます。

• 次善のアクションのレコメンデーション (PERSONALIZED_ACTIONS recipes)

  ロイヤルティプログラムへのサインアップやクレジットカードへの申請など、ユーザーに次に最適なアクションをリアルタイムでレコメンデーションするには、PERSONALIZED_ACTIONS recipe を使用する必要があります。次善のアクションをレコメンドすることにより、顧客ロイヤルティを高め、収益を増やし、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。

• ユーザーセグメントの取得 (USER_SEGMENTATION recipes)

  特定の属性を持つアイテムを操作する可能性が最も高いユーザーなど、アイテム入力データに基づいてユーザーのセグメントを取得するには、USER_SEGMENTATION レシピを使用する必要があります。ユーザーセグメントを取得すると、アクションを実行する可能性に基づいて、さまざまなユーザーセグメントに対して、さまざまなアイテムのプロモーションを実施する高度なマーケティングキャンペーンを作成するのに役立ちます。

Amazon Personalize のレシピ

Amazon Personalize では、3 種類のレシピを利用できます。次の表に示すように、各タイプは、動作が異なるほかにレコメンデーションを取得する要件が異なります。

レシピタイプ	recipe	API	API 要件
USER_PERSONALIZATION	User-Personalization-v2 User-Personalization HRNN レシピ (レガシー) HRNN-Metadata レシピ (レガシー) HRNN-Coldstart レシピ (レガシー)	GetRecommendations	userId: 必須 itemId: 使用されない inputList: 該当なし
POPULAR_ITEMS	トレンド-ナウ Popularity-Count	GetRecommendations	userId: それを必要とするフィルターを適用する場合にのみ必要です。 itemId: 使用されない inputList: 該当なし
PERSONALIZED_RANKING	Personalized-Ranking-v2 Personalized-Ranking	GetPersonalizedRanking	userId: 必須 itemId: 該当なし inputList: のリスト itemId
RELATED_ITEMS	Similar-Items SIMS	GetRecommendations	userId: それを必要とするフィルタを適用する場合にのみ必要です。 itemId: 必須 inputList: 該当なし
PERSONALIZED_ACTIONS	Next-Best-Action	GetActionRecommendations	userId: 必須 actionId: 使用されない itemId: 使用されない inputList: 該当なし
USER_SEGMENTATION	Item-Affinity Item-Attribute-Affinity	CreateBatchSegmentJob	バッチワークフローの要件については、「バッチセグメントジョブを使用したユーザーセグメントの取得」を参照してください。

利用可能な Amazon Personalize のレシピの表示

使用可能なレシピのリストを表示するには:

• Amazon Personalize コンソールで、データセットグループを選択します。ナビゲーションペインから、[Solutions and recipes (ソリューションとレシピ)] を選択し、[Recipes (レシピ)] タブを選択します。

• で AWS SDK for Python (Boto3)、 ListRecipes を呼び出しますAPI。

• で AWS CLI、次のコマンドを使用します。

  aws personalize list-recipes

SDK for Python (Boto3) を使用してレシピに関する情報を取得するには、 DescribeRecipe を呼び出しますAPI。を使用してレシピに関する情報を取得するには AWS CLI、次のコマンドを使用します。

aws personalize describe-recipe --recipe-arn recipe_arn