リアルタイムイベントがレコメンデーションに与える影響 - Amazon Personalize

翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

リアルタイムイベントがレコメンデーションに与える影響

レコメンダーまたはカスタムソリューションバージョンを作成した後、新しいデータがリアルタイムレコメンデーションにどのように影響するかは、そのタイプ、インポート方法、使用するドメインのユースケースまたはカスタムレシピによって異なります。以下のセクションでは、新しいデータが次のトレーニング前のリアルタイムのレコメンデーションにどのように影響するかを説明します。

トレーニングは、レコメンダーによる毎週の自動トレーニングでも、ソリューションバージョンの自動作成または手動作成でもかまいません。ユーザーパーソナライゼーションによる手動トレーニングの場合は、に設定する必要があります。trainingMode FULL

新しいレコードがバッチレコメンデーションにどのように影響するかについては、「バッチレコメンデーションの取得」を参照してください。新しいレコードがバッチセグメントジョブにどのように影響するかについては、「ユーザーセグメントを取得する」を参照してください。

新しいインタラクション

新しいインタラクションとは、最新のトレーニング後にインポートするアイテムまたはアクションのインタラクションです。

リアルタイムデータとバルクデータの両方で、インタラクションに新しいアイテムやアクションが含まれる場合、Amazon Personalize はトレーニングなしでそれをレコメンデーションとして検討する可能性があります。詳細については、新しいアイテムまたは新しいアクションを参照してください。

リアルタイムイベント

リアルタイムのパーソナライゼーションを特徴とするユースケースやレシピの場合、Amazon Personalize は、同じユーザー向けのレコメンデーションを生成するときに、ユーザーと既存のアイテムまたはアクション(最新のトレーニングで発生したレコード)との間のリアルタイムのインタラクションをすぐに利用します。リアルタイムのパーソナライゼーションについての詳細は、「リアルタイムパーソナライゼーション」を参照してください。

類似品目のレコメンデーションなど、リアルタイムのパーソナライゼーションを特徴としないドメインのユースケースやカスタムレシピでは、モデルはトレーニング後に初めてリアルタイムのインタラクションデータから学習します。

バルクインタラクション

一括インタラクションではデータセットのインクリメンタルインポートジョブとフルデータセットインポートジョブの両方で、モデルは次のトレーニング後に初めてバルクアイテムインタラクションデータまたはアクションインタラクションデータから学習します。リアルタイムのパーソナライゼーションのためのレコメンデーションの更新には、バルクデータは使用されません。

既存のバルクデータの更新の詳細については、「既存のバルクレコードの更新」を参照してください。

新しいアイテム

新しいアイテムとは、最新のトレーニング後にインポートするアイテムです。アイテムデータセットのインタラクションデータまたはアイテムデータセットのアイテムメタデータのいずれかから取得できます。

新しいアイテムは、次のようにレコメンデーションの対象として考慮されます。

  • 上位のおすすめおよびおすすめドメインケースまたは User-Personalization または Next-Best-Action レシピでは、Amazon Personalize が 2 時間間隔でモデルを自動更新します。Amazon Personalize は、更新のたびに、調査の一環として新しい商品をレコメンデーションの対象として検討します。新しいアイテムを検討する際、Amazon Personalize はそのアイテムのメタデータをすべて考慮します。ただし、このデータがレコメンデーションに与える影響は、その商品に対するインタラクションを記録して新しいモデルをトレーニングした後に限られます。更新については、「自動更新」を参照してください。

  • Trending Now ユースケースを使用する場合、Amazon Personalize は 2 時間ごとにインタラクションデータを自動的に評価し、トレンドアイテムを特定します。レコメンダーがトレーニングするのを待つ必要はありません。Trending-Now レシピを使用すると、Amazon Personalize はトレーニングなしで設定可能な間隔ですべての新しいアイテムを自動的に検討します。設定の間隔については、「Trending-Now レシピ」を参照してください。

  • Trending-Now レシピを使用していない場合や、ユースケースやレシピが自動更新をサポートしていない場合、Amazon Personalize は次のトレーニング後にのみ新しいアイテムを検討します。

新規のユーザー

新規ユーザーとは、最新のトレーニング後にインポートしたユーザーです。ユーザーデータセットのインタラクションデータまたはユーザーメタデータのいずれかから取得できます。新規の匿名ユーザー (userId を持たないユーザー) については、sessionId を使用してイベントをレコードできます。また、Amazon Personalize はユーザーがログインする前にイベントをユーザーに関連付けます。詳細については、匿名ユーザー向けのイベントの記録を参照してください。

Amazon Personalize は、新規ユーザー向けのレコメンデーションを次のように生成します。

  • Trending Now ドメインのユースケースまたは Trending-Now カスタムレシピを使用すると、新規ユーザーには最上位のトレンドアイテムのレコメンデーションがすぐに届きます。Popularity-Count レシピを使用すると、新規ユーザーには、インタラクションが最も多い商品のレコメンデーションがすぐに届きます。

  • パーソナライズされたレコメンデーションをユーザーに提供するレシピやユースケースの場合、新規ユーザーへのレコメンデーションは既存ユーザーの初期の操作履歴に基づいて行われます。既存ユーザーが最初に操作したアイテムまたはアクションは、新規ユーザーにレコメンデーションされる可能性が高くなります。User-Personalization または Personalized-Ranking レシピでは、recency_masktrue に設定した場合、レコメンデーションにはインタラクションデータ内の最新の人気トレンドに基づくアイテムも含まれます。

次の設定を行うと、新規ユーザーへのレコメンデーションの関連性が高まります。

  • インタラクションデータ — 新規ユーザーのレコメンデーション関連性を向上させる主な方法は、そのユーザーによるアイテムの操作からデータをインポートすることです。新しいインタラクションデータがレコメンデーションにどのように影響するかについては、「新しいインタラクション」を参照してください。

  • ユーザーメタデータ — GENDER や MEMBERSHIP_STATUS などのユーザーメタデータをインポートすると、レコメンデーションを改善できます。メタデータがレコメンデーションに影響を与えるには、ドメインレコメンダーによる毎週の自動の再トレーニングが完了するまで待つ必要があります。または、新しいソリューションバージョンを手動で作成する必要があります。

  • コンテキストメタデータ - ユースケースまたはレシピがコンテキストメタデータをサポートしていて、アイテムインタラクションデータセットにコンテキストデータ用のメタデータフィールドがある場合は、レコメンデーションのリクエストでユーザーのコンテキストを指定できます。これには再トレーニングは必要ありません。詳細については、「コンテキストメタデータを使用したレコメンデーションの関連性の向上」を参照してください。

新しいアクション

新しいアクションとは、最新のトレーニング以降にインポートしたアクションです。アクションインタラクションデータから取得することも、アクションデータセット内のアクションから取得することもできます。

Next-Best-Action レシピを使用すると、Amazon Personalize は、2 時間ごとにソリューションバージョンを自動的に更新します。更新のたびに、Amazon Personalize は調査の一環としてレコメンデーションのために新しいアクションを考慮します。新しいアクションを検討する際、Amazon Personalize はそのアクションのすべてのメタデータを考慮します。ただし、このデータがレコメンデーションに与える影響は、そのアクションのアクションインタラクションを記録して完全に再トレーニングした後でのみ大きくなります。更新については、「自動更新」を参照してください。