레시피 선택

사용자 지정 솔루션을 생성할 때 레시피를 지정하고 교육 파라미터를 구성합니다. 레시피는 특정 사용 사례에 맞추어 준비된 Amazon Personalize 알고리즘입니다. Amazon Personalize는 일반적인 사용 사례를 기반으로 교육 모델에 대한 사전 정의된 레시피를 제공합니다. 솔루션용 솔루션 버전을 생성하면 Amazon Personalize는 레시피 및 교육 구성을 기반으로 솔루션 버전을 지원하는 모델을 교육합니다.

Amazon Personalize 레시피는 교육 중에 다음을 사용합니다.

• 미리 정의된 데이터 속성

• 미리 정의된 기능 변환

• 미리 정의된 알고리즘

• 알고리즘에 대한 초기 파라미터 설정

모델을 최적화하기 위해 솔루션 생성 시 이러한 파라미터 중 상당수를 재정의할 수 있습니다. 자세한 내용은 하이퍼파라미터 및 HPO 단원을 참조하세요.

주제

• 사용 사례별 Amazon Personalize 레시피 유형
• Amazon Personalize 레시피
• 사용 가능한 Amazon Personalize 레시피 보기
• USER_PERSONALIZATION
• POPULAR_ITEMS
• PERSONALIZED_RANKING
• RELATED_ITEMS
• PERSONALIZED_ACTIONS
• USER_SEGMENTATION

사용 사례별 Amazon Personalize 레시피 유형

레시피를 선택하려면 먼저 다음에서 사용 사례를 선택하고 해당하는 레시피 유형을 기록합니다.

• 사용자를 위한 권장 항목(USER_PERSONALIZATION 레시피)

  사용자에게 개인화된 권장 사항을 제공하려면 USER_PERSONALIZATION 레시피로 모델을 교육시키세요. 개인화된 권장 사항은 참여도와 전환율을 높이는 데 도움이 됩니다.

• 사용자를 위한 랭킹 항목(PERSONALIZED_RANKING 레시피)

  사용자에 맞게 선별된 목록 또는 검색 결과의 순서를 개인화하려면, PERSONALIZED_RANKING 레시피로 모델을 교육시키세요. PERSONALIZED_RANKING 레시피는 특정 사용자의 예상 관심 수준을 기반으로 다양한 입력 항목의 순위를 다시 매겨 개인화된 목록을 생성합니다. 개인화된 목록은 고객 경험을 개선하고 고객 충성도 및 참여도를 높입니다.

• 추세 상품 또는 인기 상품 권장(POPULAR_ITEMS 레시피)

  추세 상품 또는 인기 상품을 권장하려면 POPULAR_ITEMS 레시피를 사용합니다. 고객이 다른 사용자가 상호작용을 하는 것을 높이 평가하는 경우 POPULAR_ITEMS를 사용할 수 있습니다. 일반적인 용도로는 바이럴 소셜 미디어 콘텐츠 추천, 속보 기사 또는 최근 스포츠 동영상 추천 등이 있습니다.

• 비슷한 아이템 추천(RELATED_ITEMS 레시피)

  자주 함께 구매하는 아이템이나 다른 사용자도 본 영화 등 비슷한 아이템을 추천하려면 RELATED_ITEMS 레시피를 사용해야 합니다. 비슷한 아이템을 추천하면 고객이 아이템을 찾는 데 도움을 줄 수 있고 사용자 전환율을 높일 수 있습니다.

• 차선책 작업 추천(PERSONALIZED_ACTIONS 레시피)

  로열티 프로그램에 가입하거나 신용카드를 신청하는 등 사용자에게 차선책 작업을 실시간으로 추천하려면 PERSONALIZED_ACTIONS 레시피를 사용해야 합니다. 차선책 작업을 추천하면 고객 충성도를 높이고, 더 많은 수익을 창출하며, 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

• 사용자 세그먼트 확보(USER_SEGMENTATION 레시피)

  특정 속성을 가진 항목과 상호작용할 가능성이 가장 높은 사용자와 같이 항목 입력 데이터를 기반으로 사용자 세그먼트를 가져오려면 USER_SEGMENTATION 레시피를 사용해야 합니다. 사용자 세그먼트를 확보하면 사용자가 조치를 취할 가능성에 따라 다양한 사용자 세그먼트에 다양한 항목을 홍보하는 고급 마케팅 캠페인을 생성할 수 있습니다.

Amazon Personalize 레시피

Amazon Personalize는 다음과 같은 유형의 레시피를 제공합니다. 작동 차이 외에도, 다음 표에서처럼 각 유형마다 권장 요구 사항이 서로 다릅니다.

레시피 유형	레시피	API	API 요구 사항
USER_PERSONALIZATION	사용자-개인 맞춤 HRNN 레시피(레거시) HRNN-메타데이터 레시피(레거시) HRNN-Coldstart 레시피(레거시)	GetRecommendations	userId: 필수 itemId: 사용되지 않음 inputList: 해당 사항 없음
POPULAR_ITEMS	지금-유행 인기도-집계	GetRecommendations	userId: 필요한 필터를 적용하는 경우에만 필수 itemId: 사용되지 않음 inputList: 해당 사항 없음
PERSONALIZED_RANKING	개인 맞춤형-순위	GetPersonalizedRanking	userId: 필수 itemId: 해당 사항 없음 inputList: itemId 목록
RELATED_ITEMS	유사-항목 SIMS	GetRecommendations	userId: 필요한 필터를 적용하는 경우에만 필수 itemId: 필수 inputList: 해당 사항 없음
PERSONALIZED_ACTIONS	차선책-작업	GetActionRecommendations	userId: 필수 actionId: 사용되지 않음 itemId: 사용되지 않음 inputList: 해당 사항 없음
USER_SEGMENTATION	항목-친화도 항목-속성-친화도	CreateBatchSegmentJob	배치 워크플로 요구 사항은 배치 세그먼트 작업 생성 단원을 참조하세요.

사용 가능한 Amazon Personalize 레시피 보기

사용 가능한 레시피 목록을 보려면

• Amazon Personalize 콘솔에서 데이터 세트 그룹을 선택합니다. 탐색 창에서 솔루션 및 레시피를 선택하고, 레시피 탭을 선택합니다.

• AWS SDK for Python (Boto3)를 사용하여 ListRecipes API를 호출합니다.

• AWS CLI를 사용하여 다음 명령을 사용합니다.

  aws personalize list-recipes

Python(Boto3)에 대해 SDK를 사용하는 레시피에 대한 정보를 가져오려면 DescribeRecipe API를 호출합니다. 를 사용하여 레시피에 대한 정보를 가져오려면 다음 명령을 사용합니다. AWS CLI

aws personalize describe-recipe --recipe-arn recipe_arn