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SIMS レシピ
アイテム間の類似性 (SIMS) レシピは、共同フィルタリングの概念に基づきます。SIMS モデルでは、ユーザー項目のやり取りのデータを利用して、特定の項目に類似する項目を推奨します。十分なユーザー動作データがない場合、このレシピでは一般的な項目が推奨されます。
この事前定義済みレシピには以下のプロパティがあります。
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氏名 –
aws-sims
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レシピ Amazon リソースネーム (ARN) –
arn:aws:personalize:::recipe/aws-sims
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アルゴリズム ARN –
arn:aws:personalize:::algorithm/aws-sims
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機能変換 ARN –
arn:aws:personalize:::feature-transformation/sims
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レシピタイプ –
RELATED_ITEMS
以下の表では、SIMS レシピのハイパーパラメータについて説明します。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。特徴化のハイパーパラメータは、トレーニングで使用するデータのフィルタリング方法を制御します。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]
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値タイプ: 整数、連続(フロート)、カテゴリ(ブール、リスト、文字列)
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HPO チューナブル: パラメータはハイパーパラメータ最適化(HPO)に参加できますか?
Name | 説明 |
---|---|
アルゴリズムのハイパーパラメータ | |
popularity_discount_factor |
類似度を計算するときに、人気度と相互関係のバランスに影響します。特定のアイテムとの類似度を計算する場合、値が デフォルト値: 0.5(0.5) 範囲: [0.0、1.0] 値タイプ: フロート HPO チューナブル: 有 |
min_cointeraction_count |
アイテムのペア間の類似度を計算するために必要な同時インタラクションの最小数。たとえば、値が デフォルト値: 3 範囲: [0、10] 値タイプ: 整数 HPO チューナブル: 有 |
特徴化のハイパーパラメータ | |
min_user_history_length_percentile |
モデルのトレーニングに含めるユーザー履歴の長さの最小パーセンタイル。履歴の長さは、ユーザーに関して利用可能なデータの合計量です。履歴の長さが短いある割合のユーザーを除外するには、 デフォルト値: 0.005 範囲: [0.0、1.0] 値タイプ: フロート HPO チューナブル: いいえ |
max_user_history_length_percentile |
モデルのトレーニングに含めるユーザー履歴の長さの最大パーセンタイル。履歴の長さは、ユーザーに関して利用可能なデータの合計量です。履歴の長さが長いある割合のユーザーを除外するには、 たとえば、 デフォルト値: 0.995 範囲: [0.0、1.0] 値タイプ: フロート HPO チューナブル: いいえ |
min_item_interaction_count_percentile |
モデルのトレーニングに含めるアイテムのやり取りの最小パーセンタイル数。インタラクション履歴が短いアイテムの割合を除外するには、 デフォルト値: 0.01 範囲: [0.0、1.0] 値タイプ: フロート HPO チューナブル: いいえ |
max_item_interaction_count_percentile |
モデルのトレーニングに含めるアイテムのやり取りの最大パーセンタイル数。インタラクション履歴が長いアイテムの割合を除外するには、 たとえば、 デフォルト値: 0.9 範囲: [0.0、1.0] 値タイプ: フロート HPO チューナブル: いいえ |
SMS サンプルノートブック
SIMS レシピの使用方法を示す Jupyter ノートブックのサンプルについては、「Finding similar items + HPO