아이템 친화성 레시피 - Amazon Personalize

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아이템 친화성 레시피

항목 친화성 (aws-item-affinity) 레시피는 지정한 각 항목에 대한 사용자 세그먼트 (사용자 그룹) 를 만드는 USER_SEGMENTATION 레시피입니다. 다음은 Amazon Personalize Personalize가 각 항목과 상호 작용할 가능성이 가장 높다고 예측하는 사용자입니다. Item-Affinity를 사용하여 사용자에 대해 자세히 알아보고 해당 사용자 세그먼트를 기반으로 조치를 취하세요.

예를 들어 카탈로그의 항목에 대한 사용자 선호도를 기반으로 리테일 애플리케이션을 위한 마케팅 캠페인을 만들 수 있습니다. 항목 선호도는 상호 작용 및 항목 데이터셋의 데이터를 기반으로 각 항목에 대한 사용자 세그먼트를 생성합니다. 이를 사용하여 사용자가 조치를 취할 가능성에 따라 (예: 항목 클릭 또는 항목 구매) 여러 사용자 세그먼트로 여러 항목을 홍보할 수 있습니다. 다른 용도로는 여러 사용자에게 제품을 교차 판매하거나 예상 구직자를 식별하는 것이 포함될 수 있습니다.

항목을 기반으로 사용자 세그먼트를 가져오려면 항목 선호도 레시피로 솔루션 및 솔루션 버전을 생성한 다음 Amazon S3 버킷에 JSON 형식의 항목 목록을 추가하고배치 세그먼트 작업. Amazon Personalize 각 항목에 대한 사용자 세그먼트를 Amazon S3 출력 위치로 출력합니다. 입력 데이터에는 최대 500개의 항목을 가질 수 있으며 사용자 세그먼트를 가질 수 있습니다. 배치 세그먼트 작업의 입력 데이터 준비에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오.배치 입력 데이터 준비 및 가져오기.

항목 친화성을 사용하려면 상호작용 데이터셋이 있어야 합니다. 항목 및 사용자 데이터셋은 선택사항입니다. 배치 세그먼트 작업을 통해 사용자 세그먼트를 가져올 수 있습니다. 자세한 정보는 배치 권장 사항 및 사용자 세그먼트 가져오기을 참조하세요.

솔루션 버전을 만든 후에는 솔루션 버전과 데이터를 최신 상태로 유지해야 합니다. Item-Affinity를 사용하면 카탈로그에 대한 업데이트를 반영하고 사용자의 최신 동작으로 모델을 업데이트하도록 새 솔루션 버전을 수동으로 생성 (모델 재학습) 해야 합니다. 그런 다음 솔루션 버전을 사용하여 캠페인을 업데이트해야 합니다. 자세한 정보는 권장 사항 유지 관리을 참조하세요. 항목에 대한 사용자 세그먼트를 가져오려면 솔루션 버전을 만들 때 해당 항목이 있었어야 합니다.

항목 친화성 레시피는 다음과 같은 속성을 가집니다.

  • 이름aws-item-affinity

  • 레시피 Amazon 리소스 이름 (ARN)arn:aws:personalize:::recipe/aws-item-affinity

  • 알고리즘 ARNarn:aws:personalize:::algorithm/aws-item-affinity

  • 기능 변환 ARNarn:aws:personalize:::feature-transformation/item-affinity

  • 레시피 유형USER_SEGMENTATION

다음 표에서는 항목 친화성 레시피의 하이퍼매개 변수에 대해 설명합니다. A하이퍼파라미터는 모델 성능을 개선하기 위해 조정하는 알고리즘 매개변수입니다. 알고리즘 하이퍼파라미터는 모델이 성능을 내는 방식을 제어합니다. 항목 친화성 레시피에는 하이퍼파라미터 최적화 (HPO) 를 사용할 수 없습니다.

표에는 각 하이퍼파라미터에 대한 다음 정보도 표시됩니다.

  • 범위: [하한, 상한]

  • 값 유형: 정수, 연속 (부동), 범주형 (부울, 목록, 문자열)

이름 설명
알고리즘 하이퍼매개 변수
hidden_dimension

모델에 사용된 숨겨진 변수 개수 숨겨진 변수는 사용자의 구매 기록 및 항목 통계를 재생성하여 순위 결정 점수를 생성합니다. 상호 작용 데이터 세트에 더 복잡한 패턴이 포함되는 경우 더 많은 숨겨진 차원을 지정합니다. 더 많은 숨겨진 차원을 사용하는 데는 더 큰 데이터 세트와 더 많은 처리 시간이 필요합니다.

기본값: 149

범위: [32, 256]

값 유형: Integer