작업 추천 받기 - Personalize
작업 추천 점수를 매기는 방식작업 추천 받기(콘솔)작업 추천 받기(AWS CLI)작업 추천 받기(AWS SDK)

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작업 추천 받기

PERSONALIZED_ACTIONS 레시피를 사용하면 캠페인에서 실시간으로 작업 추천을 받을 수 있습니다. Amazon Personalize 콘솔, AWS Command Line Interface(AWS CLI) 또는 AWS SDK를 사용하여 작업 추천을 받을 수 있습니다.

작업 추천 점수를 매기는 방식

Amazon Personalize는 차선책-작업 레시피를 통해 사용자가 해당 작업과 상호 작용할 가능성을 기반으로 작업에 대한 점수를 생성합니다. 점수는 0에서 1.0 사이일 수 있습니다. 1.0에 가까울수록 사용자가 작업과 상호 작용할 가능성이 높아집니다.

작업 상호 작용 데이터를 가져오지 않은 경우 모든 추천 작업의 점수는 0.0입니다. Amazon Personalize가 탐색의 일환으로 작업을 추천하는 경우 해당 항목의 점수는 0.0입니다. Amazon Personalize는 탐색을 사용하여 작업 상호 작용 데이터 없이 작업을 추천합니다. 탐색에 대한 자세한 내용은 탐색 단원을 참조하세요.

작업 추천 받기(콘솔)

Amazon Personalize 콘솔에서 작업 추천을 받으려면 사용자 지정 캠페인의 세부 정보 페이지에서 요청 정보를 제공하면 됩니다.

작업 추천을 받으려면

  1. https://console.aws.amazon.com/personalize/home 에서 Amazon Personalize 콘솔을 열고 계정에 로그인합니다.

  2. 사용 중인 캠페인이 포함된 데이터 세트 그룹을 선택합니다.

  3. 탐색 창의 사용자 지정 리소스에서 캠페인을 선택합니다.

  4. 대상 캠페인을 선택합니다.

  5. 테스트 캠페인 결과에서 추천 요청 세부 정보를 입력합니다.

    로그인하기 전에 사용자(익명 사용자)에 대한 이벤트를 기록한 경우, 해당 이벤트의 sessionId를 userId인 것처럼 제공하여 해당 사용자에 대한 추천을 받을 수 있습니다. 익명 사용자의 이벤트 기록에 대한 자세한 내용은 익명 사용자를 위한 이벤트 기록 단원을 참조하세요.

  6. (선택 사항) 필터를 선택합니다. 자세한 내용은 추천 및 사용자 세그먼트 필터링 섹션을 참조하세요.

  7. 추천 받기를 선택합니다. 사용자의 상위 5개 추천 작업이 포함된 표가 나타납니다.

작업 추천 받기(AWS CLI)

캠페인에서 작업 추천을 받으려면 다음 코드를 사용합니다. 추천을 받을 사용자의 ID와 캠페인의 Amazon 리소스 이름(ARN)을 지정합니다.

추천 작업 수를 변경하려면 numResults의 값을 변경합니다. 기본값은 5개 작업입니다. 최대 값은 100개 작업입니다.

사용자 지정 기준에 따라 작업 추천을 필터링하려면 필터를 생성하여 get-action-recommendations 작업에 적용할 수 있습니다. 자세한 내용은 추천 및 사용자 세그먼트 필터링 섹션을 참조하세요.

로그인하기 전에 사용자(익명 사용자)에 대한 이벤트를 기록한 경우, 해당 이벤트의 sessionId를 userId인 것처럼 제공하여 해당 사용자에 대한 추천을 받을 수 있습니다. 익명 사용자의 이벤트 기록에 대한 자세한 내용은 익명 사용자를 위한 이벤트 기록 단원을 참조하세요.

aws personalize-runtime get-action-recommendations \
--campaign-arn campaign arn \
--user-id User ID \
--num-results 10

작업 추천 받기(AWS SDK)

다음 코드는 캠페인으로부터 사용자에 대한 Amazon Personalize 추천을 받는 방법을 보여줍니다. 추천을 받을 사용자의 ID와 캠페인의 Amazon 리소스 이름(ARN)을 지정합니다.

추천 작업 수를 변경하려면 numResults의 값을 변경합니다. 기본값은 5개 작업입니다. 최대 값은 100개 작업입니다.

사용자 지정 기준에 따라 작업 추천을 필터링하려면 필터를 생성하여 GetActionRecommendations API 요청에 적용할 수 있습니다. 자세한 내용은 추천 및 사용자 세그먼트 필터링 섹션을 참조하세요.

로그인하기 전에 사용자(익명 사용자)에 대한 이벤트를 기록한 경우, 해당 이벤트의 sessionId를 userId인 것처럼 제공하여 해당 사용자에 대한 추천을 받을 수 있습니다. 익명 사용자의 이벤트 기록에 대한 자세한 내용은 익명 사용자를 위한 이벤트 기록 단원을 참조하세요.

import boto3

personalizeRt = boto3.client('personalize-runtime')

response = personalizeRt.get_action_recommendations(
    campaignArn = 'Campaign ARN',
    userId = 'User ID',
    numResults = 10
)

print("Recommended actions")
for item in response['actionList']:
    print (item['actionId'])