建立推薦人 (主控台)

重要

高minRecommendationRequestsPerSecond將增加您的賬單。我們建議從 1 開始 minRecommendationRequestsPerSecond (預設值)。使用 Amazon CloudWatch 指標追蹤您的使用情況，並minRecommendationRequestsPerSecond視需要增加使用量。如需詳細資訊，請參閱 每秒建議要求下限和 auto-scaling。

使用 Amazon Personalize 主控台為您的每個使用案例建立推薦程式，如下所示。如果您剛剛建立網域資料集群組，而您已在 [概觀] 頁面上，請跳至步驟 3。

若要建立推薦人

1. 在 https://console.aws.amazon.com/personalize/home 打開 Amazon Personalize 化控制台並登錄到您的帳戶。

2. 在 [資料集群組] 頁面上，選擇您的網域資料集群組。

3. 在步驟 3 中，選擇 [使用推薦人<domain name>]，然後選擇 [建立推薦人]。

4. 在 [選擇使用案例] 頁面上，選擇您要建立推薦人的使用案例，並為每個使用案例指定推薦人名稱。Amazon Personalize 會為您選擇的每個使用案例建立推薦程式。可用的使用案例取決於您的網域。如需選擇使用案例的資訊，請參閱選擇使用案例。

5. 選擇下一步。

6. 在「進階設定」頁面上，根據您的業務需求設定每個建議程式：

   • 對於建議人員使用案例所使用的每個資料集，您可以選擇 Amazon Personalize 在訓練支援推薦人的模型時考慮的資料欄。根據預設，Amazon Personalize 會使用訓練時可使用的所有欄。如需詳細資訊，請參閱 設定訓練時使用的欄。

   • 您可以修改每秒建議要求下限，為建議人指定新的最小要求容量。高minRecommendationRequestsPerSecond將增加您的賬單。我們建議從 1 開始 (預設值)。使用 Amazon CloudWatch 指標追蹤您的使用情況，並minRecommendationRequestsPerSecond視需要增加使用量。如需更多資訊，請參閱每秒建議要求下限和 auto-scaling。

   • 如果您希望能夠將項目資料集中繼資料納入建議，請在建議結果中選擇 [傳回項目中繼資料]。如果啟用，您可以在建議或個人化排名請求中指定項目資料集中的資料欄。Amazon Personalize 會針對建議回應中的每個項目傳回此資料。

     若要啟用中繼資料，您必須擁有包含中繼資料欄的項目資料集。

   • 對於Top picks for your或Recommended for you使用案例，可選擇性地變更探索配置。探索涉及測試不同的項目建議，以瞭解使用者如何以極少的互動資料回應項目。使用下列欄位來配置探索：

     • 重點探索不相關的項目（勘探重量）-配置探索多少。指定介於 0 到 1 之間的十進位值。預設值為 0.3。值越接近 1，探索越多。透過更多探索，建議包含更多項目，且項目互動資料較少，或根據先前行為的相關性。在零時，不會發生探索，並且建議基於當前數據（相關性）。

     • 探索項目存留時間截止 — 指定自項目互動資料集中所有項目之最新互動以來的項目保留天數上限 (以天為單位)。這會根據項目年齡來定義項目探索的範圍。Amazon Personalize 會根據項目的建立時間戳記，或者如果遺失建立時間戳記資料，則會根據項目互動資料來確定項目 如需 Amazon Personalize 如何判斷項目年齡的詳細資訊，請參閱創建時間戳數據。

       要增加 Amazon Personalize 化在探索過程中考慮的項目，請輸入更大的值。最少為 1 天，預設值為 30 天。建議可能包括比您指定的項目年齡截止時間還舊的項目。這是因為這些項目與用戶相關，並且探索沒有識別它們。

   • 對於「標籤」，選擇性地新增任何標籤 如需標記 Amazon Personalize 資源的詳細資訊，請參閱標記 Amazon Personalize 化資。

7. 若要為每個使用案例建立推薦人，請選擇 [建立推薦人]。

   您可以在「推薦人」頁面上監控每個推薦人的狀態。當您的推薦人狀態為「作用中」時，您可以在應用程式中使用它來取得建議。