Escolher uma fórmula

Ao criar uma solução personalizada, especifique uma fórmula e configure os parâmetros de treinamento. As fórmulas são algoritmos do Amazon Personalize preparados para casos de uso específicos. O Amazon Personalize fornece fórmulas, com base em casos de uso comuns, para modelos de treinamento. Quando você cria uma versão da solução, o Amazon Personalize treina os modelos que apoiam a versão da solução com base na fórmula e na configuração do treinamento.

As fórmulas do Amazon Personalize usam o seguinte durante o treinamento:

• Atributos predefinidos de seus dados

• Transformações de recursos predefinidas

• Algoritmos predefinidos

• Configurações de parâmetros iniciais para os algoritmos

Para otimizar o modelo, você pode substituir muitos desses parâmetros ao criar uma solução. Para ter mais informações, consulte Hiperparâmetros e HPO.

Tópicos

• Tipos de fórmulas do Amazon Personalize por caso de uso
• Fórmulas do Amazon Personalize
• Visualizar fórmulas disponíveis do Amazon Personalize
• USER_PERSONALIZATION
• POPULAR_ITEMS
• PERSONALIZED_RANKING
• RELATED_ITEMS
• PERSONALIZED_ACTIONS
• USER_SEGMENTATION

Tipos de fórmulas do Amazon Personalize por caso de uso

Para escolher sua fórmula, primeiro escolha o caso de uso a seguir e anote o tipo de fórmula correspondente.

• Recomendar itens para usuários (fórmulas USER_PERSONALIZATION)

  Para fornecer recomendações personalizadas para seus usuários, treine seu modelo com uma fórmula USER_PERSONALIZATION. Recomendações personalizadas ajudam a promover um melhor engajamento e conversão.

• Classificar itens para um usuário (fórmulas PERSONALIZED_RANKING)

  Para personalizar a ordem das listas selecionadas ou dos resultados de pesquisa para seus usuários, treine seu modelo com uma fórmula PERSONALIZED_RANKING. As fórmulas PERSONALIZED_RANKING criam uma lista personalizada ao reclassificar uma coleção de itens de entrada com base no nível de interesse previsto para um determinado usuário. Listas personalizadas melhoram a experiência do cliente e aumentam a fidelidade e o engajamento do cliente.

• Recomendar itens populares ou em alta (fórmulas POPULAR_ITEMS)

  Para recomendar itens populares ou em alta, use uma fórmula POPULAR_ITEMS. Você pode usar POPULAR_ITEMS se seus clientes valorizarem muito com o que os outros usuários estão interagindo. Os usos comuns incluem recomendar conteúdo viral de mídia social, artigos com as últimas notícias ou vídeos esportivos recentes.

• Recomendar itens semelhantes (fórmulas RELATED_ITEMS)

  Para recomendar itens semelhantes, como itens comprados juntos frequentemente ou filmes aos quais outros usuários também assistiram, você deve usar uma fórmula RELATED_ITEMS. A recomendação de itens semelhantes pode ajudar seus clientes a descobrir itens e aumentar a taxa de conversão do usuário.

• Recomendar a próxima melhor ação (fórmulas PERSONALIZED_ACTIONS)

  Para recomendar a próxima melhor ação para os usuários em tempo real, como inscrever-se no programa de fidelidade ou solicitar um cartão de crédito, é necessário usar uma fórmula PERSONALIZED_ACTIONS. Recomendar a próxima melhor ação pode aumentar a fidelidade do cliente, gerar mais receita e melhorar a experiência dos usuários.

• Obter segmentos de usuários (fórmulas USER_SEGMENTATION)

  Para obter segmentos de usuários com base nos dados de entrada do item, como usuários que provavelmente vão interagir com itens com um determinado atributo, você deve usar uma fórmula USER_SEGMENTATION. Obter segmentos de usuários pode ajudar você a criar campanhas de marketing avançadas que promovem itens diferentes para diferentes segmentos de usuários com base na probabilidade de eles realizarem uma ação.

Fórmulas do Amazon Personalize

O Amazon Personalize fornece os seguintes tipos de fórmulas. Além de diferenças comportamentais, cada tipo tem diferentes requisitos para obter recomendações, conforme mostrado na tabela a seguir.

Tipo de fórmula	Fórmulas	API	Requisitos da API
USER_PERSONALIZATION	Personalização do usuário-v2 User-Personalization Fórmula HRNN (legada) Fórmula HRNN-Metadata (legada) Fórmula HRNN-Coldstart (legada)	GetRecommendations	userId: obrigatório itemId: não usado inputList: n/d
POPULAR_ITEMS	Trending-Now Contagem de popularidade	GetRecommendations	userId: obrigatório somente se você aplicar um filtro que o exija itemId: não usado inputList: n/d
PERSONALIZED_RANKING	Classificação personalizada-v2 Classificações personalizadas	GetPersonalizedRanking	userId: obrigatório itemId: n/d inputList: lista de itemIds
RELATED_ITEMS	Itens semelhantes SIMS	GetRecommendations	userId: obrigatório somente se você aplicar um filtro que o exija itemId: obrigatório inputList: n/d
PERSONALIZED_ACTIONS	Next-Best-Action	GetActionRecommendations	userId: obrigatório actionId: não usado itemId: não usado inputList: n/d
USER_SEGMENTATION	Item-Affinity Item-Attribute-Affinity	CreateBatchSegmentJob	Para requisitos de fluxo de trabalho em lote, consulte Criar um trabalho de segmento em lote.

Visualizar fórmulas disponíveis do Amazon Personalize

Para ver uma lista de fórmulas disponíveis:

• No console do Amazon Personalize, escolha um grupo de conjuntos de dados. No painel de navegação, escolha Soluções e fórmulas e escolha a guia Fórmulas.

• Com o AWS SDK for Python (Boto3), chame a ListRecipes API.

• Com o AWS CLI, use o comando a seguir.

  aws personalize list-recipes

Para obter informações sobre uma fórmula usando o SDK para Python (Boto3), chame a API DescribeRecipe. Para obter informações sobre uma receita usando o AWS CLI, use o comando a seguir.

aws personalize describe-recipe --recipe-arn recipe_arn