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Similar-Items レシピ
注記
RELATED_ITEMS レシピはすべてインタラクションデータを使用します。商品のメタデータもあり、Amazon Personalize で類似商品を検索できるようにしたい場合は、[Similar-Items ] を選択してください。または、モデルにさらにハイパーパラメータを設定したい場合は SIMS の recipe を選択してください。
Similar-Items (aws-similar-items) レシピは、指定したアイテムに類似するアイテムのレコメンデーションを生成します。Similar-Items を使用すると、顧客が以前の行動や商品メタデータに基づいてカタログ内の新しい商品を見つけやすくなります。類似アイテムを推奨することで、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ることができます。
Similar-Items は、インタラクションデータとユーザーが提供するアイテムメタデータに基づいて類似度を計算します。インタラクションデータセットのユーザー履歴でアイテムの共起と、アイテムメタデータの類似性が考慮されます。例えば、Similar-Items を使用すると、Amazon Personalize は、顧客が類似のスタイル (カテゴリ別メタデータ) で頻繁に併せて購入するアイテムや、別のユーザーも視聴し、かつ、説明が類似する映画をレコメンドできます。
Similar-Items を使用して、GetRecommendations 操作 (または Amazon Personalize コンソール) でアイテム ID を指定すると、Amazon Personalize は類似アイテムのリストを返します。または、バッチワークフローを使用して、在庫内のすべてのアイテムについて類似アイテムを取得できます (「バッチレコメンデーションとユーザーセグメント (カスタムリソース)」を参照)。類似のアイテムが見つかったら、リクエストで指定したアイテムの属性に基づいてアイテムをフィルタリングできます。そのためには、CurrentItem.attribute 要素をフィルターに追加します。例については、item data filter examplesを参照してください。
Similar-Items を使用するには、少なくとも 1000 の一意の履歴インタラクションとイベントインタラクション (組み合わせ) を含むアイテムインタラクションデータセットを作成する必要があります。より正確な予測を行うには、アイテムデータセットを作成し、カタログ内のアイテムに関するメタデータをインポートすることもお勧めします。Similar-Items は、レコメンデーションを生成する際にユーザーデータセットのデータを使用しません。ユーザーデータセットのデータに基づいてレコメンデーションをフィルタリングすることはできます。詳細については、「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。
テキストデータとアイテムタイトルデータを含むアイテムデータセットがある場合は、関連するアイテムのテーマをバッチレコメンデーションで生成できます。詳細については、「Content Generator のテーマ付きバッチレコメンデーション」を参照してください。
コールドアイテム (インタラクションが 5 個未満のアイテム) に類似したアイテムについてのレコメンデーションを取得できます。Amazon Personalize がレコメンデーションリクエストまたはバッチ入力ファイルで指定したアイテム ID を見つけられない場合、レシピは人気のあるアイテムをレコメンデーションとして返します。
ソリューションバージョンを作成した後は、必ずソリューションバージョンとデータを最新の状態に保ってください。Similar-Items では、Amazon Personalize の新しいソリューションバージョンを手動で作成 (モデルを再トレーニング) して、レコメンデーション用に新しいアイテムを検討し、ユーザーの最新の動作でモデルを更新する必要があります。次に、ソリューションバージョンを使用してキャンペーンを更新する必要があります。詳細については、「レコメンデーションの関連性の維持」を参照してください。
プロパティおよびハイパーパラメータ
Similar-Items レシピには、次のプロパティがあります。
-
名前 –
aws-similar-items -
レシピ Amazon リソースネーム (ARN) –
arn:aws:personalize:::recipe/aws-similar-items -
アルゴリズム ARN –
arn:aws:personalize:::algorithm/aws-similar-items
詳細については、「レシピの選択」を参照してください。
以下の表では、Similar-Items レシピのハイパーパラメータを示しています。ハイパーパラメータは、モデルパフォーマンスを向上させるために調整できるアルゴリズムパラメータです。アルゴリズムのハイパーパラメータは、モデルの実行方法を制御します。ハイパーパラメータに最適な値を選択するプロセスは、ハイパーパラメータの最適化 (HPO) と呼ばれます。詳細については、「ハイパーパラメータおよび HPO」を参照してください。
このテーブルには、各ハイパーパラメータに関する以下の情報も含まれています。
-
範囲: [下限、上限]
-
値のタイプ: 整数、連続 (浮動小数点)、カテゴリ別 (ブール値、リスト、文字列)
-
HPO 調整可能: パラメータが HPO に参加できますか?
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| アルゴリズムのハイパーパラメータ | |
popularity_discount_factor |
人気がレコメンデーションにどのように影響するかを設定します。人気の高い商品を多く含めるには、0 に近い値を指定します。1 に近い値を指定すると、人気度があまり重視されなくなります。 デフォルト値: 0.0 範囲: [0.0, 1.0] 値の型: 浮動小数点 HPO 調整可能: いいえ |
item_id_hidden_dim |
インタラクションデータに基づいてアイテム ID の埋め込みをモデル化するために Amazon Personalize が使用する隠れた変数の数。非表示の変数は、ユーザーの購入履歴と商品統計を再作成して、ランキングスコアを生成します。 HPO を使用するには、CreateSolution 操作を呼び出すときにに デフォルト値: 100 範囲: [30, 200] 値の型: 整数 HPO 調整可能: はい |
item_metadata_hidden_dim |
Amazon Personalize がアイテムメタデータをモデル化するために使用する隠れた変数の数。 HPO を使用するには、CreateSolution 操作を呼び出すときにに デフォルト値: 100 範囲: [30, 200] 値の型: 整数 HPO 調整可能: はい |
