在 Amazon Pinpoint 中设置推荐器模型

推荐器模型 是一种机器学习 (ML) 模型，旨在根据一组给定的产品或项目预测特定用户喜欢什么。它以一组建议的形式为用户提供该信息。在 Amazon Pinpoint 中，您可以使用这些模型，根据每个消息收件人的属性和行为，向其发送个性化建议。

要以这种方式使用推荐器模型，必须先在 Amazon Pinpoint 与具有要使用的模型的 Amazon Personalize 活动之间设置连接。在设置连接时，您需要指定如何从 Amazon Personalize 活动检索建议并使用建议。您还可以为暂时存储活动中的建议的属性添加设置。

开始前的准备工作

在 Amazon Pinpoint 中设置推荐器模型之前，请先查看准备将推荐器模型用于 Amazon Pinpoint中的信息。这有助于收集在 Amazon Pinpoint 中设置模型所需的资源和信息。

步骤 1：设置模型

在该步骤中，指定要从哪个 Amazon Personalize 活动检索建议。您还可以选择指定您希望如何检索和使用这些建议的设置。

设置推荐器模型

1. 打开 Amazon Pinpoint 控制台，网址为：https://console.aws.amazon.com/pinpoint/。

2. 在导航窗格中，选择机器学习模型。

3. 在机器学习模型页面上，选择添加推荐器模型。

4. 在模型详细信息下，对于推荐器模型名称, 输入 Amazon Pinpoint 中的模型的名称。名称必须以字母或数字开头。它最多可以包含 128 个字符。字符可以是字母、数字、下划线 (_) 或连字符 (‐)。

5. （可选）对于推荐器模型描述，请输入模型的简短描述。描述最多可以包含 128 个字符。这些字符可以是字母、数字、空格或以下符号：_ ; () , ‐。

6. 在模型配置下，对于 IAM 角色，选择授权 Amazon Pinpoint 连接到使用模型的 Amazon Personalize 活动并从中检索建议的 AWS Identity and Access Management (IAM) 角色。您有以下选项：

   • 使用现有角色 – 选择此选项以使用您的 AWS 账户中已存在的 IAM 角色。然后，从角色列表中，选择所需角色。

   • 自动创建角色 – 选择此选项以自动创建具有所需权限的 IAM 角色。然后，输入此角色的名称。

   另一种选择是与管理员一起手动创建角色。有关手动创建角色的信息，请参阅《Amazon Pinpoint 开发者指南》中的用于检索建议的 IAM 角色。

7. 对于推荐器模型，选择要从中检索建议的 Amazon Personalize 活动。

   该列表显示您被允许使用当前 AWS 区域中的 AWS 账户访问的所有 Amazon Personalize 活动。如果该列表中不包含您需要的活动，则请求管理员赋予您访问活动的权限，并验证您在上一步中选择了正确的 IAM 角色。此外，还要验证活动在当前 AWS 区域中是否存在。

8. 在设置下，对于用于推荐的标识符，指定是将 Amazon Personalize 活动中的唯一用户与 Amazon Pinpoint 项目中的端点（端点 ID）关联，还是与用户（用户 ID）关联。

9. 对于每条消息的推荐数量，根据上一步的选择，选择要为 Amazon Pinpoint 项目中的每个端点或用户检索的建议项目数量。

   该设置决定 Amazon Pinpoint 可以检索以及您可以添加到单独消息中的建议数。您最多可以检索五个建议的项目。如果您选择 1，Amazon Pinpoint 则只为每个消息收件人检索建议列表上的第一项，例如，推荐指数最高的影片。如果您选择 2，Amazon Pinpoint 则为每个收件人检索列表上的第一和第二项，例如，推荐指数排名前二的两部影片。依此类推，最多可以检索五个建议。

10. 对于处理方法，请选择以下选项之一，以指定您希望 Amazon Pinpoint 如何处理检索到的建议：

    • 使用模型返回的值 – 如选择该选项，消息将显示 Amazon Personalize 活动提供的建议的确切文本。此外，每个端点或用户的所有建议将暂时存储在每个端点或用户的一个标准建议属性中。

    • 使用 Lambda 函数 – 如选择该选项，消息将显示改进后的建议，而不是（或者加上）Amazon Personalize 活动提供的建议的文本。如果选择该选项，则 Amazon Pinpoint 在发送包含建议的消息之前，会将建议先发送到 AWS Lambda 函数以作进一步的处理。此外，您可以暂时将建议存储在每个端点或用户的最多 10 个自定义建议属性中。

      如果选择该选项，您还需使用 Lambda 函数列表来选择要使用的函数。该列表显示您被允许使用当前 AWS 区域中的 AWS 账户访问的所有 Lambda 函数。如果该列表不包含所需的函数，请要求管理员为您授予该函数的访问权限。如果该函数尚不存在，请选择创建新的 Lambda 函数，并与您的开发团队合作创建该函数。有关更多信息，请参阅《Amazon Pinpoint 开发者指南》中的使用 AWS Lambda 自定义建议。

11. 输入完这些设置后，选择下一步以继续下一步，即，为推荐器模型添加属性设置。

步骤 2：为模型添加属性

在选择了设置以便连接 Amazon Personalize 活动并从中检索建议后，您就可以输入将存储建议的数据的属性设置了。根据您在上一步中选择的处理方法，这些选项会有所不同：

使用模型返回的值

如果选择该选项，建议将暂时存储在一个属性中。这是每个端点或用户的标准建议属性，具体取决于您在上一步中为 用于推荐的标识符设置所选择的选项。该属性的基本名称是 RecommendationItems。

对于显示名称，请输入属性的描述性名称。在将属性的变量添加到消息模板时，该名称将显示在模板编辑器的属性查找器中。该名称最多可以包含 25 个字符。这些字符可以是字母、数字、空格、下划线 (_) 或连字符 (‐)。

使用 Lambda 函数

如果选择该选项，您可以最多使用 10 个属性以存储每个建议的数据。这些是每个端点或用户的自定义建议属性，具体取决于您在上一步中为用于推荐的标识符设置选择的选项。例如，如果您为每个端点或用户检索一个产品建议，则 Lambda 函数可以处理该建议，并将结果添加到建议的三个自定义属性（产品名称、价格和图片）中。

对于要添加的每个自定义属性，请选择添加属性，然后执行以下操作：

• 对于属性名称，请输入属性的名称。在将属性的变量添加到消息模板后，该名称（带有 Recommendations 前缀）将显示在模板编辑器中。该名称必须与 Lambda 函数用于存储建议数据的属性的名称匹配。

  属性名称必须以字母或数字开头，并且最多可以包含 50 个字符。字符可以是字母、数字、下划线 (_) 或连字符 (‐)。属性名称区分大小写，并且必须是唯一的。

• 对于显示名称，请输入属性的描述性名称。在将属性的变量添加到消息模板时，该名称将显示在模板编辑器的属性查找器中。该名称必须以字母或数字开头，并且最多可以包含 25 个字符。这些字符可以是字母、数字、空格、下划线 (_) 或连字符 (‐)。

输入完属性设置后，选择下一步以继续到下一步，即，审查和发布推荐器模型的配置设置。

步骤 3：审查和发布模型

完成输入所有设置以便连接和使用推荐器模型后，您就可以审查设置了。

审查完设置后，选择发布来保存它们。然后，Amazon Pinpoint 将检查设置以确保它们正确。如果任何设置缺失或不正确，它将为每个错误显示一条消息以帮助您确定要修复的设置。如果需要修复设置，请使用导航窗格直接转到包含该设置的页面。

在发布设置后，您可以开始在消息中使用建议。