아이템-속성-선호도 레시피 - Amazon Personalize

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아이템-속성-선호도 레시피

품목-속성-선호도 (aws-품목-속성-선호도) 레시피는 사용자가 지정한 각 품목 속성에 대해 사용자 세그먼트 (사용자 그룹) 를 생성하는 USER_SEGENTENTATION 레시피입니다. Amazon Personalize 예측이 특정 속성을 가진 항목과 상호 작용할 가능성이 가장 높은 사용자입니다. 항목-속성-선호도를 사용하여 사용자에 대해 자세히 알아보고 해당 사용자 세그먼트를 기반으로 조치를 취할 수 있습니다.

예를 들어 카탈로그의 신발 유형에 대한 사용자 기본 설정을 기반으로 소매 애플리케이션을 생성할 수 있습니다. 아이템-속성-선호도는 상호 작용 및 아이템 데이터 세트의 각 신발 유형 기반 데이터에 대한 사용자 세그먼트를 생성합니다. 이 옵션을 사용하면 조치를 취할 가능성에 따라 다른 신발을 다른 사용자 세그먼트로 홍보할 수 있습니다 (예: 신발을 클릭하거나 신발 구매). 다른 용도로는 서로 다른 사용자에게 다양한 영화 장르를 홍보하거나 직업 유형에 따라 예비 구직 지원자를 식별하는 것이 포함될 수 있습니다.

항목 속성을 기반으로 사용자 세그먼트를 가져오려면 항목-속성-선호도 레시피를 사용하여 솔루션 및 솔루션 버전을 생성한 다음 JSON 형식의 항목 속성 목록을 Amazon S3 버킷에 추가하고배치 세그먼트 작업. Amazon Personalize Personalize는 각 항목에 대한 사용자 세그먼트를 Amazon S3 출력 위치로 출력합니다. 입력 데이터에는 최대 10개의 쿼리가 있을 수 있으며, 각 쿼리는 하나 이상의 항목 속성입니다. 배치 세그먼트 작업에 대한 입력 데이터 준비에 대한 자세한 내용은 단원을 참조하십시오.배치 입력 데이터 준비 및 가져오기.

항목-속성-선호도를 사용하려면 상호 작용 데이터세트와 항목 데이터세트가 있어야 합니다. 항목 데이터셋에는 텍스트가 아닌 예약되지 않은 메타데이터 열인 열이 하나 이상 있어야 합니다. 배치 세그먼트 작업으로 사용자 세그먼트를 가져올 수 있습니다. 자세한 정보는 배치 권장 사항 및 사용자 세그먼트 얻기을 참조하십시오.

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

항목-속성 선호도 레시피의 속성은 다음과 같습니다.

  • 이름aws-item-attribute-affinity

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

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

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

  • 레시피 유형USER_SEGMENTATION

다음 표에서는 품목-속성-선호도 레시피의 하이퍼파라미터를 설명합니다. 하이퍼파라미터는 모델 성능을 향상시키기 위해 조정할 수 있는 알고리즘 파라미터입니다. 알고리즘 하이퍼파라미터는 모델이 성능을 내는 방식을 제어합니다. 항목-속성-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 형식: Integer