아이템-선호도 레시피 - Amazon Personalize

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아이템-선호도 레시피

품목-선호도 (aws-품목-선호도) 레시피는 사용자가 지정한 각 항목에 대해 사용자 세그먼트 (사용자 그룹) 를 생성하는 USER_SEGENTENTATION 레시피입니다. Amazon Personalize 예측이 각 항목과 상호 작용할 가능성이 가장 높은 사용자입니다. Item-Afinity를 사용하여 사용자에 대해 자세히 알아보고 해당 사용자 세그먼트를 기반으로 작업을 수행할 수 있습니다.

예를 들어 해당 카탈로그의 항목에 대한 사용자 선호도를 기반으로 소매 애플리케이션을 위한 마케팅 캠페인을 생성할 수 있습니다. 항목-선호도는 상호 작용 및 항목 데이터세트의 데이터를 기반으로 각 항목에 대한 사용자 세그먼트를 생성합니다. 이 옵션을 사용하면 작업을 수행할 가능성에 따라 다른 항목을 다른 사용자 세그먼트로 승격할 수 있습니다 (예: 항목을 클릭하거나 항목 구매). 다른 용도로는 서로 다른 사용자 세트에 제품을 교차 판매하거나 예비 구직자 식별이 포함될 수 있습니다.

항목을 기반으로 사용자 세그먼트를 가져오려면 Item-Afinity 레시피를 사용하여 솔루션 및 솔루션 버전을 만든 다음 JSON 형식의 항목 목록을 Amazon S3 버킷에 추가하고배치 세그먼트 작업. Amazon Personalize Personalize는 각 항목에 대한 사용자 세그먼트를 Amazon S3 출력 위치로 출력합니다. 사용자 세그먼트를 가져올 수 있는 최대 500개의 항목이 있을 수 있습니다. 배치 세그먼트 작업에 대한 입력 데이터 준비에 대한 자세한 내용은 단원을 참조하십시오.배치 입력 데이터 준비 및 가져오기.

항목-선호도를 사용하려면 상호 작용 데이터세트가 있어야 합니다. 항목 및 사용자 데이터세트는 선택 사항입니다. 배치 세그먼트 작업으로 사용자 세그먼트를 가져올 수 있습니다. 자세한 정보는 배치 권장 사항 및 사용자 세그먼트 얻기을 참조하십시오.

솔루션 버전을 생성한 후 솔루션 버전과 데이터를 최신 상태로 유지해야 합니다. Item-Affinity를 사용하면 카탈로그에 대한 업데이트를 반영하고 사용자의 가장 최근 동작으로 모델을 업데이트하도록 새 솔루션 버전 (모델 재교육) 을 수동으로 생성해야 합니다. 자세한 정보는 권장 사항 관련성 유지을 참조하십시오. 항목에 대한 사용자 세그먼트를 가져오려면 솔루션 버전을 만들 때 항목이 있어야 합니다.

항목-선호도 레시피의 속성은 다음과 같습니다.

  • 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 품목-선호도 레시피의 하이퍼파라미터를 설명합니다. A하이퍼파라미터모델 성능을 향상시키기 위해 조정하는 알고리즘 파라미터입니다. 알고리즘 하이퍼파라미터는 모델이 성능을 내는 방식을 제어합니다. 항목-선호도 레시피에는 하이퍼파라미터 최적화 (HPO) 를 사용할 수 없습니다.

표에는 각 하이퍼파라미터에 대한 다음 정보도 표시됩니다.

  • 범위: [하한, 상한]

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

이름 설명
알고리즘 하이퍼파라미터
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