レシピの選択

カスタムソリューションを作成するときに、レシピを指定し、トレーニングパラメーターを設定します。レシピは、特定のユースケース向けに準備された Amazon Personalize のアルゴリズムです。Amazon Personalize は、一般的なユースケースに基づいて、モデルをトレーニングするためのレシピを提供します。ソリューションのソリューションバージョンを作成すると、Amazon Personalize はレシピとトレーニング設定に基づいてソリューションバージョンを裏付けるモデルをトレーニングします。

Amazon Personalize のレシピは、トレーニング中に次を使用します。

• データの事前定義済み属性

• 事前定義済み特徴変換

• 事前定義済みアルゴリズム

• アルゴリズムの初期パラメータ設定

モデルを最適化するために、ソリューションの作成時にこれらのパラメータの多くを上書きできます。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。

トピック

• Amazon Personalize のユースケース別レシピの種類
• Amazon Personalize のレシピ
• 利用可能な Amazon Personalize のレシピの表示
• USER_PERSONALIZATION
• POPULAR_ITEMS
• PERSONALIZED_RANKING
• RELATED_ITEMS
• PERSONALIZED_ACTIONS
• USER_SEGMENTATION

Amazon Personalize のユースケース別レシピの種類

レシピを選択するには、まず以下からユースケースを選択し、対応するレシピタイプを書き留めます。

• ユーザーに推奨するアイテム (USER_PERSONALIZALIZATION レシピ)

  ユーザーにレコメンデーションを提供するには、USER_PERSONALIZATION レシピを使用してモデルをトレーニングします。パーソナライズされたレコメンデーションは、エンゲージメントとコンバージョンの向上に役立ちます。

• ユーザー向けのアイテムのランク付け (PERSONALIZED_RANKING レシピ)

  ユーザー向けに厳選されたリストまたは検索結果の順序をパーソナライズするには、PERSONALIZED_RANKING レシピを使用してモデルをトレーニングします。PERSONALIZED_RANKING レシピは、特定のユーザーの予測される関心レベルに基づいて入力アイテムのコレクションを再ランク付けすることにより、パーソナライズされたリストを作成します。パーソナライズされたリストは、カスタマーエクスペリエンスを向上させ、顧客のロイヤルティとエンゲージメントを高めます。

• トレンド商品や人気商品 (POPULAR_ITEMS レシピ) の推薦

  トレンド商品や人気商品をレコメンドするには、POPULAR_ITEMS レシピを使用してください。POPULAR_ITEMS は、顧客が他のユーザーとのやり取りを高く評価している場合に使用できます。一般的な用途としては、話題のソーシャルメディアコンテンツ、最新ニュース記事、最近のスポーツ動画を勧めることが挙げられます。

• 類似アイテムの推奨 (RELATED_ITEMS レシピ)

  頻繁に一緒に購入される商品や他のユーザーも視聴した映画など、類似アイテムを推奨するには、RELATED_ITEMS レシピを使用する必要があります。類似のアイテムを推奨すると、顧客がアイテムを見つけやすくなり、ユーザーのコンバージョン率を高めることができます。

• 次善のアクションのレコメンド (PERSONALIZED_ACTIONS レシピ)

  ロイヤルティプログラムへの登録やクレジットカードの申請など、次善のアクションをユーザーにリアルタイムでレコメンドするには、PERSONALIZED_ACTIONS レシピを使用する必要があります。次善のアクションをレコメンドすることにより、顧客ロイヤルティを高め、収益を増やし、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。

• ユーザーセグメントの取得 (USER_SEGMENTATION レシピ)

  特定の属性を持つアイテムを操作する可能性が最も高いユーザーなど、アイテム入力データに基づいてユーザーのセグメントを取得するには、USER_SEGMENTATION レシピを使用する必要があります。ユーザーセグメントを取得すると、アクションを実行する可能性に基づいて、さまざまなユーザーセグメントに対して、さまざまなアイテムのプロモーションを実施する高度なマーケティングキャンペーンを作成するのに役立ちます。

Amazon Personalize のレシピ

Amazon Personalize では、3 種類のレシピを利用できます。次の表に示すように、各タイプは、動作が異なるほかにレコメンデーションを取得する要件が異なります。

レシピタイプ	recipe	API	API 要件
USER_PERSONALIZATION	User-Personalization HRNN レシピ (レガシー) HRNN-Metadata レシピ (レガシー) HRNN-Coldstart レシピ (レガシー)	GetRecommendations	userId: 必須 itemId: 使用されない inputList: 該当なし
POPULAR_ITEMS	トレンド-ナウ Popularity-Count	GetRecommendations	userId: それを必要とするフィルターを適用する場合にのみ必要です。 itemId: 使用されない inputList: 該当なし
PERSONALIZED_RANKING	Personalized-Ranking	GetPersonalizedRanking	userId: 必須 itemId: 該当なし inputList: itemId のリスト
RELATED_ITEMS	Similar-Items SIMS	GetRecommendations	userId: それを必要とするフィルタを適用する場合にのみ必要です。 itemId: 必須 inputList: 該当なし
PERSONALIZED_ACTIONS	Next-Best-Action	GetActionRecommendations	userId: 必須 actionId: 使用されない itemId: 使用されない inputList: 該当なし
USER_SEGMENTATION	Item-Affinity Item-Attribute-Affinity	CreateBatchSegmentJob	バッチワークフローの要件については、「バッチセグメントジョブの作成」を参照してください。

利用可能な Amazon Personalize のレシピの表示

使用可能なレシピのリストを表示するには:

• Amazon Personalize コンソールで、データセットグループを選択します。ナビゲーションペインから、[Solutions and recipes (ソリューションとレシピ)] を選択し、[Recipes (レシピ)] タブを選択します。

• を使用して ListRecipes API を呼び出します。 AWS SDK for Python (Boto3)

• では AWS CLI、以下のコマンドを使用します。

  aws personalize list-recipes

SDK for Python (Boto3) を使用したレシピに関する情報を取得するには、DescribeRecipe API を呼び出します。を使用してレシピに関する情報を取得するには AWS CLI、以下のコマンドを使用します。

aws personalize describe-recipe --recipe-arn recipe_arn