대량 레코드 가져오기 - Amazon Personalize

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대량 레코드 가져오기

완료한 후1단계: 사용자 지정 데이터세트 그룹 생성2단계: 데이터세트 및 스키마 생성이제 대용량 CSV 파일과 같은 대량 레코드를 Amazon Personalize 데이터 세트로 가져올 준비가 되었습니다.

대량 레코드를 가져오려면 다음을 수행합니다.

  1. Input 데이터 형식을 쉼표로 구분된 값 (CSV) 으로 지정합니다.

  2. CSV 파일을 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 버킷에 업로드하고 Amazon S3 리소스에 대한 Amazon Personalize Personalize에 액세스 권한을 부여합니다.

  3. Amazon S3 버킷의 데이터로 데이터 세트를 채우는 데이터 세트 가져오기 작업을 생성합니다. 상호작용 데이터세트를 위한 데이터세트 가져오기 작업을 생성하려면 CSV 파일에 최소 1000개의 상호작용 레코드가 있어야 합니다.

데이터세트에 대한 데이터세트 가져오기 작업을 이전에 생성한 경우 기존 대량 데이터를 추가하거나 바꿀 수 있습니다. 자세한 내용은 를 참조하십시오.기존 대량 데이터 업데이트.

대량 레코드에 대한 필터 업데이트

Amazon Personalize 대량 가져오기를 완료한 후 15분 이내에 데이터 세트 그룹에서 생성한 모든 필터를 새 항목 및 사용자 데이터로 업데이트합니다. 이번 업데이트를 통해 Amazon Personalize 사용자에 대한 추천을 필터링할 때 최신 데이터를 사용할 수 있습니다.

새 레코드가 추천에 미치는 영향

이미 솔루션 버전을 만든 경우 (모델을 학습시킨 경우) 새 대량 기록은 다음과 같이 권장 사항에 영향을 줍니다.

  • 에 대한새로운 상호 작용권장 사항에 영향을 미치려면 대량 상호 작용 데이터 용 새 솔루션 버전을 만들어야 합니다.

  • 에 대한새 항목사용자 개인화를 통해 솔루션 버전을 학습한 경우 Amazon Personalize Personalize에서 모델을 2시간마다 자동으로 업데이트합니다. 각 업데이트 후에 새 항목이 탐색을 통한 권장 사항에 포함될 수 있습니다. 자동 업데이트에 대한 정보는 을 참조하세요.자동 업데이트.

    다른 레시피의 경우 권장 사항에 포함할 새 항목에 대한 새 솔루션 버전을 만들어야 합니다.

  • 에 대한신규 사용자상호작용 데이터가 없는 경우 처음에는 인기 있는 항목에만 추천이 제공됩니다. 새 사용자를 위한 관련 추천을 받으려면 해당 사용자에 대한 대량 상호 작용을 가져와서 새 솔루션 버전을 만들 수 있습니다. 또는 사용자가 카탈로그와 상호 작용할 때 해당 사용자에 대한 이벤트를 실시간으로 기록할 수 있습니다. 더 많은 이벤트를 기록할수록 추천의 관련성이 높아질 것입니다. 자세한 내용은 이벤트 녹화을 참조하세요.