使用案例和食谱特征 - Amazon Personalize

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。

使用案例和食谱特征

对于一些使用案例和食谱,Amazon Personalize 使用以下特征来生成更相关的建议,并改善物品发现和参与度。

实时个性化

对于一些使用案例和食谱,Amazon Personalize 使用实时个性化,根据用户不断变化的兴趣来更新和调整建议。当您记录用户与最近一次完整训练中出现的物品或操作交互时,它会更新针对用户的建议。您可以记录与事件跟踪器和操作的这些交互,或者对于与PutEvents操作的交互,则记录与 PutActionInteractions 操作的交互。

有关记录事件的更多信息,请参阅记录事件。有关新数据影响实时建议(包括实时个性化)的信息,请参阅新数据如何影响实时建议

以下使用案例和食谱支持实时个性化:

探索

对于某些域名用例和自定义食谱,Amazon Personalize 在推荐商品时会使用探索功能。在浏览中,建议包括一些通常不太可能向用户建议的物品或操作,例如新物品或操作、交互量很少的物品或操作,或者根据用户以前的行为与用户不太相关的物品或操作。当您目录的更新速度非常快,或者当新物品(如新闻文章或推广)在上架之初时与用户更相关时,这可以提高物品的发现率和参与度。

配置浏览

如果您使用 Userpersonalization-v2 配方,Amazon Personalizational 会为您处理探索配置,探索中包含的项目将Reason包含在推荐Exploration回复中。为确保推荐中包含新商品,您可以使用促销筛选条件根据创建时间戳来推广新商品。有关促销的更多信息,请参阅通过建议推广物品

对于所有其他使用探索的用例或配方,在创建推荐者或自定义活动时,或者创建批量推理作业(自定义资源)时,您可以使用以下字段配置探索:

  • 重点浏览不太相关的物品(浏览权重)- 配置要浏览的程度。指定 0 到 1 之间的十进制值。默认值为 0.3。值越接近 1,浏览次数就越多。浏览次数越多,建议包括的物品就越多,这些物品具有的物品交互数据更少或基于先前行为的相关性更低。如果值为零,则表示没有浏览,建议基于当前数据(相关性)。

  • 浏览物品使用期限截止时间 - 指定自物品交互数据集中所有物品最近一次交互以来的最大物品使用期限(以天为单位)。这会根据物品使用期限定义物品浏览的范围。Amazon Personalize 根据物品的创建时间戳或物品交互数据(如果缺少创建时间戳数据)来确定物品使用期限。有关 Amazon Personalize 如何确定物品使用期限的更多信息,请参阅创建时间戳数据

    要增加 Amazon Personalize 在浏览期间考虑的物品数量,请输入更大的值。最小值为 1 天,默认值为 30 天。建议可能包括比您指定的物品使用期限截止时间更早的物品。这是因为这些物品与用户相关,而浏览并未识别出它们。

使用探索的用例和食谱

有关每个使用浏览的使用案例或食谱的更多信息,请参阅以下内容:

自动更新

对于某些用例和自定义食谱,Amazon Personalize 会自动更新您的推荐工具或解决方案版本,以考虑将新项目或操作作为推荐。自动更新不会产生任何费用。有关自动更新的用例和方法的列表,请参阅域名用例和带有自动更新的自定义配方

自动更新的工作方式如下:

  • Amazon Personalize 何时自动更新您的解决方案版本或推荐版本取决于您获得推荐的方式:

    • 要获得实时推荐,Amazon Personalize 每两小时更新一次解决方案版本或推荐器。

    • 对于批量物品建议,当您创建批量推理作业并为解决方案指定经过全面训练的最新解决方案版本时,Amazon Personalize 会自动更新解决方案版本,以便考虑在浏览期间加入新物品。如果您不指定最新解决方案版本,则不会进行更新。

  • 每次更新后,Amazon Personalize 都会开始使用在推荐中加入新商品探索。在考虑新商品或新操作时,Amazon Personalize 会考虑该商品的所有元数据。但是,只有在您记录了项目的互动并进行了全面的再培训之后,这些数据才会对推荐产生更大的影响。

  • 要进行更新,您必须提供自上次自动更新或重新训练以来新的操作、项目或交互数据。

  • Amazon Personalize 会考虑新商品,直到您导入 750,000 件商品。这是训练期间考虑的最大项目数。

自定义资源的其他指南和要求

如果您使用自定义资源,则以下是自动更新的指南和要求:

  • 您的解决方案版本必须在市场活动中部署。您的市场活动会自动使用更新的解决方案版本。

  • 自动更新与自动训练不同。自动更新不会创建全新的解决方案版本。而且该模型不会从您的最新数据中学习。为了保持您的解决方案,您的自动训练频率仍应至少为每周一次。

  • 在您的解决方案自动创建新的解决方案版本或您手动创建新的解决方案版本之后,Amazon Personalize 不会自动更新较旧的解决方案版本,即使您在活动中部署了这些版本也是如此。

  • 如果每两个小时的频率不够高,则通过用户个性化设置,您可以手动创建解决方案版本,UPDATE将这些新项目包含在推荐中。trainingMode请记住,Amazon Personalize 只会自动更新经过全面 训练的最新解决方案版本。手动更新的解决方案版本将来不会自动更新。如果您的解决方案使用自动训练,则下一个解决方案版本的自动更新将恢复。如果不是,请手动创建将训练模式设置为的新解决方案,FULL然后将其部署到战役中。

域名用例和带有自动更新的自定义配方

有关每个具有自动更新的使用案例或食谱的更多信息,请参阅以下内容: