レコメンデーションの関連性の維持

関連するレコメンデーションは、カタログの拡大に合わせて、アプリケーションのユーザーエンゲージメント、クリックスルー率、およびコンバージョン率を高めます。ユーザー向けの Amazon Personalize レコメンデーションの関連性を維持および改善するため、データとソリューションバージョンを最新の状態に保ちます。これにより、Amazon Personalize はユーザーの最新の行動から学習し、最新のアイテムをレコメンデーションに含めることができます。

データセットを最新の状態に保つ

カタログが大きくなってきたら、一括または個別のデータインポート操作で履歴データを更新します。履歴データのインポートの詳細については、「ステップ 2: データの準備とインポート」を参照してください。モデルのトレーニング後にインポートした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、「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」を参照してください。

パーソナライズされたリアルタイムのレコメンデーションを提供するユースケースやレシピについては、アイテムインタラクションデータセットをユーザーの行動で最新の状態に保ちます。これを行うには、イベントトラッカーと PutEvents API オペレーションとのアイテムインタラクションを記録します。Amazon Personalize は、ユーザーがアプリケーションを操作する際のユーザーの最新のアクティビティに基づいて、レコメンデーションを更新します。リクエストパーソナライゼーションについては、「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。リアルタイムイベントの記録の詳細については、「イベントの記録」を参照してください。

ドメインレコメンダーの維持

Amazon Personalize は 7 日ごとにレコメンダーをサポートするモデルを自動的に再トレーニングします。これは、データセット内のデータ全体に基づいてまったく新しいモデルを作成する完全な再トレーニングです。トレーニングに使用した列を変更すると、Amazon Personalize はレコメンダーを裏付けるモデルの完全な再トレーニングを自動的に開始します。

• 「あなたにおすすめ」と「おすすめ」のユースケースについては、Amazon Personalize がレコメンダーを更新して、新しい商品をレコメンデーションとして考慮します。自動更新は、モデルがユーザーの行動から学習するような完全な再トレーニングではありません。代わりに、自動更新により、レコメンダーが次回の全面的な再トレーニングを行う前に、Amazon Personalize が新しい商品をレコメンデーションに掲載できるようになります。自動更新については、「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。レコメンダーが再トレーニングするのを待つ必要はありません。

レコメンダーの再トレーニングが進行中でも、レコメンダーからレコメンデーションを受けることができます。再トレーニングが完了するまで、レコメンダーは以前の構成とモデルを使用します。更新を追跡するには、Amazon Personalize コンソールのレコメンダー詳細ページで最新レコメンダー更新のタイムスタンプを確認できます。または、latestRecommenderUpdate オペレーションから DescribeRecommender の詳細を表示することもできます。

カスタムソリューションの維持

デフォルトでは、すべての新しいソリューションは自動トレーニングを使用して 7 日ごとに新しいソリューションバージョンを作成します。トレーニングは、ソリューションを削除するまで続行されます。

ソリューションを作成するときは、自動トレーニングを使用してソリューションバージョンの作成を管理することをお勧めします。これにより、ソリューションの維持が容易になります。これにより、ソリューションが最新のデータから学習するために必要な手動トレーニングが削除されます。自動トレーニングを使用しない場合は、ソリューションが最新のデータから学習できるように、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。自動トレーニングの設定の詳細については、「」を参照してください自動トレーニングの設定。

トレーニングの頻度は、ビジネス要件、使用するレシピ、データをインポートする頻度によって異なります。すべてのレシピについて、少なくとも毎週トレーニングすることをお勧めします。自動トレーニングでは、これがデフォルトのトレーニング頻度です。新しいアイテムやアクションを頻繁に追加する場合は、レシピに応じてトレーニング頻度を高くすることをお勧めします。

• User-Personalization-v2、User-Personalization、または Next-Best-Action を使用すると、ソリューションが自動的に更新され、新しいアイテムやアクションがレコメンデーションの対象として考慮されます。自動更新は、自動トレーニングとは異なります。自動更新では、まったく新しいソリューションバージョンは作成されず、モデルは最新のデータから学習しません。ソリューションを維持するには、トレーニング頻度を少なくとも週に 1 回にする必要があります。追加のガイドラインや要件など、自動更新の詳細については、「」を参照してください自動更新。

• Trending-Now を使用すると、Amazon Personalize は、設定可能な時間間隔で、インタラクションデータ内の最もトレンドの高い項目を自動的に識別します。Trending-Now は、バルクまたはストリーミングインタラクションデータを通じて、前回のトレーニング以降に追加されたアイテムをレコメンデーションできます。トレーニング頻度は少なくとも週に 1 回にする必要があります。詳細については、「Trending-Now レシピ」を参照してください。

• 自動更新または Trending-Now レシピでレシピを使用しない場合、Amazon Personalize は次のトレーニング後にのみ新しいアイテムをレコメンデーションと見なします。例えば、Similar-Items レシピを使用していて、毎日新しいアイテムを追加する場合は、その日にレコメンデーションに表示されるように、これらのアイテムの毎日のトレーニング頻度を使用する必要があります。