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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
ドメインレコメンダーまたはカスタムキャンペーンでレコメンデーションを取得する場合、カスタム基準に基づいて結果をフィルタリングできます。例えば、ユーザーがすでに購入した商品はレコメンドしたくないとか、特定の年齢層向けのアイテムだけを勧めたいことがあるかもしれません。
同様に、USER_SEGMENTATION レシピでは、特定のタイプのユーザーをユーザーセグメントに含めたくない場合があります。結果をフィルタリングすることにより、ユーザーに推奨されるアイテムまたはユーザーセグメントに含まれるユーザーを制御できます。
Amazon Personalize コンソール、 (AWS CLI）、および AWS SDKs を使用して、フィルターを作成、編集、 AWS Command Line Interface 削除、適用できます。
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リアルタイムレコメンデーションの場合、GetRecommendations、GetActionRecommendations、または GetPersonalizedRanking オペレーションを呼び出すときに、フィルターを適用して、任意のフィルターパラメータ値を指定します。コンソールでキャンペーンまたはレコメンダーからレコメンデーションを取得するときにもフィルターを適用することができます。
パーソナライズされたアイテムあるいは関連アイテムレシピまたはユースケースでリアルタイムのアイテムレコメンデーションを取得するときには、リクエストにプロモーションを指定できます。プロモーションでは、フィルターを使用して設定可能なおすすめアイテムのサブセットに適用される追加のビジネスルールを定義します。詳細については、「リアルタイムレコメンデーション内のアイテムのプロモーション」を参照してください。
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バッチワークフローでは、入力 JSON に任意のフィルターパラメータ値を含めます。次に、バッチ推論ジョブまたはバッチセグメントジョブを作成するときに、フィルターの Amazon リソースネーム (ARN) を指定します。詳細については、「バッチ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 (カスタムリソース)」を参照してください。
新しいレコードのフィルタ更新
PutEvents または PutActionInteractions オペレーションでインポートするデータの場合、Amazon Personalize はインポートから数秒以内にデータセットグループ内のすべてのフィルターを新しいデータで更新します。例えば、購入したアイテムをフィルターでレコメンデーションから削除し、ユーザーの購入イベントを PutEvents オペレーションで記録した場合、このアイテムはイベントの記録から数秒以内に、このユーザーの今後のレコメンデーションから削除されます。
一括で、または個別にインポートされたその他すべてのデータについて、Amazon Personalize は、最後のインポートから 20 分以内に、データセットグループ内のすべてのフィルターを新しいデータで更新します。
